The Impact of Preoperative Anemia on Complications After Total Shoulder Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated the relationship between varying levels of preoperative anemia and postoperative complications within 30 days of total shoulder arthroplasty (TSA). METHODS: All patients who underwent TSA from 2015 to 2017 were queried from the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement database. Patients were categorized based on preoperative hematocrit levels: normal (>39% for men and >36% for women), mild anemia (29% to 39% for men and 29% to 36% for women), and severe anemia (<29% for both men and women). RESULTS: A total of 10,547 patients were included in the study. Of these patients, 1,923 patients were (18.2%) in the mild anemia cohort and 146 (1.4%) were in the severe anemia cohort. Mild anemia was identified as a significant predictor of any complication (odds ratio [OR] 2.74, P < 0.001), stroke/cerebrovascular accident (OR 6.79, P = 0.007), postoperative anemia requiring transfusion (OR 6.58, P < 0.001), nonhome discharge (OR 1.79, P < 0.001), readmission (OR 1.63, P < 0.001), and return to the surgical room (OR 1.60, P = 0.017). Severe anemia was identified as a significant predictor of any complication (OR 4.31, P < 0.001), renal complication (OR 13.78, P < 0.001), postoperative anemia requiring transfusion (OR 5.62, P < 0.001), and nonhome discharge (OR 2.34, P < 0.001). CONCLUSION: Preoperative anemia status is a risk factor for complications within 30 days of TSA.
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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 ».