Patterns of complex emergency general surgery in Canada
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Most of the literature on emergency general surgery (EGS) has investigated appendiceal and biliary disease; however, EGS surgeons manage many other complex conditions. This study aimed to describe the operative burden of these conditions throughout Canada. <h3>Methods:</h3> This multicentre retrospective cohort study evaluated EGS patients at 7 centres across Canada in 2014. Adult patients (aged ≥ 18 yr) undergoing nonelective operative interventions for nonbiliary, nonappendiceal diseases were included. Data collected included information on patients’ demographic characteristics, diagnosis, procedure details, complications and hospital length of stay. Logistic regression was used to identify predictors of morbidity and mortality. <h3>Results:</h3> A total of 2595 patients were included, with a median age of 60 years (interquartile range 46–73 yr). The most common principal diagnoses were small bowel obstruction (16%), hernia (15%), malignancy (11%) and perianal disease (9%). The most commonly performed procedures were bowel resection (30%), hernia repair (15%), adhesiolysis (11%) and débridement of skin and soft tissue infections (10%). A total of 47% of cases were completed overnight (between 5 pm and 8 am). The overall inhospital mortality rate was 8%. Thirty-three percent of patients had a complication, with independent predictors including increasing age (<i>p</i> = 0.001), increasing American Society of Anesthesiologists score (<i>p</i> = 0.02) and transfer from another centre (<i>p</i> = 0.001). <h3>Conclusion:</h3> This study characterizes the epidemiology of nonbiliary, nonappendiceal EGS operative interventions across Canada. Canadian surgeons are performing a large volume of EGS, and conditions treated by EGS services are associated with a substantial risk of morbidity and mortality. Results of this study will be used to guide future research efforts and set benchmarks for quality improvement.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».