P.221 Frailty is an Important Predictor of 30-day Morbidity in Patients Treated for Lumbar Spondylolisthesis Using a Posterior Surgical Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: A non-operative approach has been favoured for elderly patients with lumbar spondylolisthesis due to a perceived higher risk with surgery. However, most studies have used an arbitrary age cut-off to define “elderly.” We hypothesized that frailty is an independent predictor of morbidity after surgery for lumbar spondylolisthesis. Methods: The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) database for years 2010 to 2018 was used. Patients who received posterior lumbar spine decompression with or without posterior fusion instrumented fusion for degenerative lumbar spondylolisthesis were included. The primary outcome was major complication. Secondary outcomes were readmission, reoperation, and discharge to location other than home. Logistic regression analysis was done to investigate the association between outcomes and frailty. Results: There were 15 658 patients in this study. The mean age was 62.5 years (SD 12.2). Frailty, as measured by the Modified Frailty Index-5 was significantly associated with increased risk of major complication, unplanned readmission, reoperation, and non-home discharge. Increasing frailty was associated with increasing risk of morbidity. Conclusions: Frailty is independently associated with higher risk of morbidity after posterior surgery in patients with lumbar spondylolisthesis. These data are of significance to clinicians in planning treatment for these patients.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».