Functional decline after major elective non‐cardiac surgery: a multicentre prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Self-reported postoperative functional recovery is an important patient-centred outcome that is rarely measured or considered in research and decision-making. We conducted a secondary analysis of the measurement of exercise tolerance before surgery (METS) study for associations of peri-operative variables with functional decline after major non-cardiac surgery. Patients who were at least 40 years old, had or were at risk of, coronary artery disease and who were scheduled for non-cardiac surgery were recruited. Primary outcome was a reduction in mobility, self-care or ability to conduct usual activities (EuroQol 5 dimension) from before surgery to 30 days and 1 year after surgery. A decline in at least one function was reported by 523/1309 (40%) participants at 30 days and 320/1309 (24%) participants at 1 year. Participants who reported higher pre-operative Duke Activity Status indices more often reported functional decline 30 days after surgery and less often reported functional decline 1 year after surgery. The odds ratios (95%CI) of functional decline 30 days and 1 year after surgery with moderate or severe postoperative complications were 1.46 (1.02-2.09), p = 0.037 and 1.44 (0.98-2.13), p = 0.066. Discrimination of participants who reported functional decline 30 days and 1 year after surgery were poor (c-statistic 0.61 and 0.63, respectively). In summary, one quarter of participants reported functional decline up to one postoperative year.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».