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Enregistrement W4211029527 · doi:10.5737/236880763217580

The incidence of perioperative anemia and iron deficiency in patients undergoing gyne-oncology surgery

2022· article· en· W4211029527 sur OpenAlexafffundvenue
Saudia Jadunandan, Ruby Tano, Danielle Vicus, Jeannie Callum, Yulia Lin

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreQuest University CanadaUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineAnemiaPerioperativeIncidence (geometry)Observational studyBlood transfusionRetrospective cohort studyIron-deficiency anemiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preoperative anemia is progressively being recognized as a risk factor for poor perioperative outcomes including increased length of hospital stay and increased blood transfusions. The growth in prevalence of preoperative anemia in patients undergoing gynecological oncology procedures warrants greater attention to early identification for optimal surgical outcomes. This was a quantitative retrospective observational study consisting of 284 patients undergoing gynecological oncology procedures. The study sought to determine the frequency of anemia, iron deficiency and the effect of anemia on the number of blood transfusions from January 1 to December 31, 2014. Patients with anemia had significantly higher transfusion rates (44% versus 11%, p < 0.0001), considerably higher number of units transfused per patient (mean 1.19 units versus 0.28 units, p < 0.0001) and longer length of stays post-operatively (mean 5.9 days versus 4.6 days, p=0.0008). It was concluded that early identification and treatment of anemia is a key opportunity to optimized surgical outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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