Prediction of Postoperative Mortality in Patients With Organ Failure Following Pancreaticoduodenectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background Failure to rescue (FTR) patients with postoperative complications contribute to a significant proportion of postoperative mortality. Our main objective was to determine the risk factors for FTR among patients undergoing pancreaticoduodenectomy who suffered a life-threatening complication requiring intensive care unit (ICU) management. Materials and Methods Consecutive patients undergoing pancreaticoduodenectomy from 2011 to 2020 were reviewed retrospectively. Causes of organ failure were described as the one that most commonly contributed to patient’s transfer to ICU or death. Two groups were created based on whether patients had FTR and risk factors for FTR were compared. The impact of baseline characteristics, operative characteristics, and risk scoring on FTR was analyzed using multiple logistic regression. Results There were 19/58 (33%) FTR patients. Baseline, operative characteristics, postoperative complications, and length of hospital and ICU stay were similar between groups. However, a higher proportion of FTR patients experienced a postoperative pancreatic fistula (POPF) (16% vs 2.6%, P = .062). Among patients who experienced a POPF, the FTR group had a trend in delayed time from diagnosis to treatment (7 vs 23 hours, P=.131). Renal complications (OR 6.12, 95% CI, 1.23 to 38.43, P = .035) and time from POPF diagnosis to treatment (OR 1.05, 95% CI, 1.00 to 1.11, P = .036) were independent predictors of FTR by multivariable analysis. Conclusion The occurrence of certain postoperative complications such as renal complications as well as delayed timing of the management of POPF is predictive of FTR following pancreaticoduodenectomy, especially as delayed timing to treatment is a risk factor for FTR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».