MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205136540 · doi:10.1001/jamasurg.2021.6900

Patient Factors Associated With Appendectomy Within 30 Days of Initiating Antibiotic Treatment for Appendicitis

2022· article· en· W4205136540 sur OpenAlexaff
Charles S. Parsons, Nathan I. Shapiro, Randall Cooper, Aleksandr Tichter, Arden M. Morris, Bruce Wolfe, Donald M. Yealy, Karla V. Ballman, Kathleen O’Connor, Olga Owens, Thomas Diflo, Alyssa Hayward, Lillian Adrianna Hayes, Joe H. Patton, Hikmatullah Arif, Laura Hennessey, Erika M. Wolff, Farhood Farjah, Kelsey Pullar, Brett Faine, Cathy Fairfield, Dionne A. Skeete, Debbie F. Lew, Karla Bernardi, Naila Dhanani, Oscar Olavarria, Stephanie Marquez, Tien C. Ko, Vance Y. Sohn, Alan E. Jones, Deepti Patki, Matthew Kutcher, Rebekah K. Peacock, Bruce Chung, Damien Carter, David MacKenzie, Debra Burris, Joseph Mack, Terilee Gerry, Emily E. Anderson, Darrell A. Campbell, Fergal J. Fleming, David B. Hoyt, J.J. Tepas, Richard Whitten, SreyRam Kuy, Daniel Lessler, Jason Maggi, Kristyn Pierce, Marcovalerio Melis, Mohamad Abouzeid, Paresh Shah, Prashant Sinha, William Chiang, Amy P. Rushing, Steven Steinberg, Elliott Skopin, Heather VanDusen, Kimberly Deeney, Mary Guiden, Meridith Weiss, Miriam Hernandez, Brandon Tudor, Careen Foster, Shaina Schaetzel, Dayna Morgan, John Tschirhart, Julie A. Wallick, Katherine Mandell, Ryan Martinez, Sean Wells, Brant Putnam, Dennis Kim, Erin C. Howell, Lara H. Spence, Ross J. Fleischman, Darin J. Saltzman, Debbie Mireles, Formosa Chen, Gregory J. Moran, Kavitha Pathmarajah, Lisandra Uribe, Paul J. Schmit, Robert S. Bennion, Cindy Hsu, Krishnan Raghavendran, Nathan Haas, Norman Olbrich, Pauline Park, Amber K. Sabbatini, Daniel Kim, Estel Williams, Karen Horvath, Zoe Parr, Karen F. Miller, Kelly M. Moser, Abigail Wiebusch, Julianna Yu, Scott Osborn, Billie Johnsson, Lauren Mount, Sunday Clark, Sarah E. Monsell, Emily C. Voldal, Giana H. Davidson, Katherine Fischkoff, Natasha Coleman, Bonnie Bizzell, Thea P. Price, Mayur Narayan, Nicole Siparsky, Callie M Thompson, Patricia Ayoung-Chee, Stephen R. Odom, Sabrina E. Sanchez, Frederick Thurston Drake, Jeffrey Johnson, Joseph Cuschieri, Heather L. Evans, Mike K. Liang, Karen McGrane, Quinton Hatch, Jesse Victory, Jon Wisler, Matthew Salzberg, Lisa Ferrigno, Amy H. Kaji, Daniel A. DeUgarte, Melinda M. Gibbons, Hasan B. Alam, John W. Scott, Lillian S. Kao, Wesley H. Self, Cassandra M. Villegas, David A. Talan, Larry G. Kessler, Danielle C. Lavallee, Anusha Krishnadasan, Sarah O. Lawrence, Bryan A. Comstock, Erin Fannon, David R. Flum, Patrick J. Heagerty

Notice bibliographique

RevueJAMA Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAppendicitis Diagnosis and Management
Établissements canadiensBritish Columbia Academic Health Science Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAppendicitisGeneral surgeryAntibioticsAcute appendicitisMEDLINEIntensive care medicineInternal medicineMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Use of antibiotics for the treatment of appendicitis is safe and has been found to be noninferior to appendectomy based on self-reported health status at 30 days. Identifying patient characteristics associated with a greater likelihood of appendectomy within 30 days in those who initiate antibiotics could support more individualized decision-making. OBJECTIVE: To assess patient factors associated with undergoing appendectomy within 30 days of initiating antibiotics for appendicitis. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: In this cohort study using data from the Comparison of Outcomes of Antibiotic Drugs and Appendectomy (CODA) randomized clinical trial, characteristics among patients who initiated antibiotics were compared between those who did and did not undergo appendectomy within 30 days. The study was conducted at 25 US medical centers; participants were enrolled between May 3, 2016, and February 5, 2020. A total of 1552 participants with acute appendicitis were randomized to antibiotics (776 participants) or appendectomy (776 participants). Data were analyzed from September 2020 to July 2021. EXPOSURES: Appendectomy vs antibiotics. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Conditional logistic regression models were fit to estimate associations between specific patient factors and the odds of undergoing appendectomy within 30 days after initiating antibiotics. A sensitivity analysis was performed excluding participants who underwent appendectomy within 30 days for nonclinical reasons. RESULTS: Of 776 participants initiating antibiotics (mean [SD] age, 38.3 [13.4] years; 286 [37%] women and 490 [63%] men), 735 participants had 30-day outcomes, including 154 participants (21%) who underwent appendectomy within 30 days. After adjustment for other factors, female sex (odds ratio [OR], 1.53; 95% CI, 1.01-2.31), radiographic finding of wider appendiceal diameter (OR per 1-mm increase, 1.09; 95% CI, 1.00-1.18), and presence of appendicolith (OR, 1.99; 95% CI, 1.28-3.10) were associated with increased odds of undergoing appendectomy within 30 days. Characteristics that are often associated with increased risk of complications (eg, advanced age, comorbid conditions) and those clinicians often use to describe appendicitis severity (eg, fever: OR, 1.28; 95% CI, 0.82-1.98) were not associated with odds of 30-day appendectomy. The sensitivity analysis limited to appendectomies performed for clinical reasons provided similar results regarding appendicolith (adjusted OR, 2.41; 95% CI, 1.49-3.91). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: This cohort study found that presence of an appendicolith was associated with a nearly 2-fold increased risk of undergoing appendectomy within 30 days of initiating antibiotics. Clinical characteristics often used to describe severity of appendicitis were not associated with odds of 30-day appendectomy. This information may help guide more individualized decision-making for people with appendicitis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA SurgeryMême sujetAppendicitis Diagnosis and ManagementTravaux en français237 207