Classifying Complications: Assessing Adult Spinal Deformity 2-Year Surgical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Study Design: Retrospective review of prospective database. Objective: Complication rates for adult spinal deformity (ASD) surgery vary widely because there is no accepted system for categorization. Our objective was to identify the impact of complication occurrence, minor-major complication, and Clavien-Dindo complication classification (Cc) on clinical variables and patient-reported outcomes. Methods: Complications in surgical ASD patients with complete baseline and 2-year data were considered intraoperatively, perioperatively (<6 weeks), and postoperatively (>6 weeks). Primary outcome measures were complication timing and severity according to 3 scales: complication presence (yes/no), minor-major, and Cc score. Secondary outcomes were surgical outcomes (estimated blood loss [EBL], length of stay [LOS], reoperation) and health-related quality of life (HRQL) scores. Univariate analyses determined complication presence, type, and Cc grade impact on operative variables and on HRQL scores. Results: Of 167 patients, 30.5% (n = 51) had intraoperative, 48.5% (n = 81) had perioperative, and 58.7% (n = 98) had postoperative complications. Major intraoperative complications were associated with increased EBL ( P < .001) and LOS ( P = .0092). Postoperative complication presence and major postoperative complication were associated with reoperation ( P < .001). At 2 years, major perioperative complications were associated with worse ODI, SF-36, and SRS activity and appearance scores ( P < .02). Increasing perioperative Cc score and postoperative complication presence were the best predictors of worse HRQL outcomes ( P < .05). Conclusion: The Cc Scale was most useful in predicting changes in patient outcomes; at 2 years, patients with raised perioperative Cc scores and postoperative complications saw reduced HRQL improvement. Intraoperative and perioperative complications were associated with worse short-term surgical and inpatient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».