Prolonged surgical time increases the odds of complications following total knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to evaluate the influence of operating time on complications and readmission within 30 days of total knee arthroplasty (TKA) and to determine if there were specific time intervals associated with worse outcomes. Methods: The American College of Surgeons’ National Surgical Quality Improvement Program database was used to identify patients 18 years of age and older who underwent TKA between 2006 and 2017, using procedural codes. Patient demographic characteristics, operation length and 30-day major and minor complication and readmission rates were captured. We used multivariable regression to determine if the rates of complications and readmission differed depending on the length of the operation, while adjusting for relevant covariables. Results: A total of 263 174 patients who underwent TKA were identified from the database. Their mean age was 66.8 (standard deviation 9.7) years. Within 30 days of the index procedure, 5700 patients (2.2%) experienced a major complication, 5185 (2.0%) experienced a minor complication and 7730 (3.1% of 249 746 patients from 2011 to 2017) were readmitted. Mean operation length was 91.7 minutes (range 30–240 min). After adjustment for relevant covariables, an operating time of 90 minutes or more was a significant predictor of major and minor complications as well as readmission. There was no difference in the odds of complications or readmission for operations lasting 30–49, 50–69 or 70–89 minutes (p > 0.05). Conclusion: Our data suggest that operating times of 90 minutes or more may be associated with an increase in the 30-day odds of complications and readmission following TKA. Further studies are needed to confirm our findings and determine the influence of surgical time on outcomes when there is increased case complexity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».