Incidence, Impact, and Risk Factors of Adverse Events in Thoracic and Lumbar Spine Fractures: An Ambispective Cohort Analysis of 390 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background Context Adverse events (AEs) in thoracic and lumbar spine fractures are common but little is known about the type of AEs that are specific to this population. Further, very little is known about the incidence and clinical impact of these AEs on patients in the presence of traumatic spinal cord injury (TSCI) and whether they are treated operatively or nonoperatively. Purpose To determine the incidence of AEs in patients with thoracic or lumbar spine fractures treated both operatively and nonoperatively and determine their impact on length of stay (LOS). Secondly, determine the difference in incidence of AEs in both neurologically intact and compromised patients. Study Design/Setting Ambispective cohort study at a quaternary referral center. Patient Sample Patients admitted at our institution with thoracic or lumbar fractures from January 2009 to December 2013 were identified. Patients with full spine adverse events severity system data (SAVES) were included. Outcome Measures Number and type of AEs collected from SAVES were assessed. Impact of AE on acute LOS was also determined. Materials and Methods No funding was received or used in this study. Data on intra-, pre-, and postoperative AEs were prospectively collected using the SAVES data collection. Logistic regression was used to model the likelihood of experiencing at least one AE based on patient characteristics. The impact of the total number of AEs experienced by a patient and that of each of the most common AEs on LOS was determined using Poisson regression. Results A total of 390 patients were included in final analysis. Total, 276 patients (70.8%) were treated operatively. Overall 140 patients (36%) experienced neurological deficit as a result of their initial injury. AEs occurred in operatively treated patients 56% of the time and only 13% of the time in the nonoperative group. The presence of neurological deficit increased the risk of AEs especially in high thoracic (T1–T6) trauma increasing the odds of having an adverse event by 12.1 ( p < 0.0001). The most common AEs were urinary tract infections (UTIs) (19.7%), neuropathic pain (12.3%), pneumonias (11.8%), delirium (10.5%), and ileus (6.2%). LOS increased significantly with pneumonia ( p < 0.0001) and delirium ( p = 0.0001). Conclusions The presence of neurological injury and the need for operative fixation of thoracic or lumbar injuries leads to a greater risk of adverse events. Only pneumonia and delirium consistently increase LOS.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».