Factors Predictive of Early Complications Following Total Ankle Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Background: The safety of outpatient total ankle arthroplasty (TAA), and factors predictive of early complications are poorly understood. The objective of this study was to determine the frequency of early complications in patients undergoing outpatient TAA compared to a matched inpatient TAA cohort. Factors predictive of early complications following TAA are elucidated. Methods: A retrospective review of prospectively collected data from the 2011-2018 American College of Surgeons-National Surgical Quality Improvement Program (ACS-NSQIP) database was performed. An unadjusted analysis comparing complication rates in outpatient, and inpatient TAA was performed followed by a propensity score-matched cohort analysis. A multivariate logistic regression model was then used to identify significant independent predictors for complications, reoperation, and readmission following TAA. Results: = .032) in a matched cohort analysis. Thirty-eight (2.6%) patients had a minor complication, with 16 (1.1%) patients having a major complication after TAR. Nineteen (1.3%) patients underwent reoperation, and 42 (2.8%) patients were readmitted within 30 days of the index TAR. Multivariate analysis identified factors predictive of early complications to include length of stay (LOS) >2 days, smoking, hypertension, bleeding disorders, and diabetes mellitus. Conclusion: From this relatively limited data set, outpatient TAA appears to be safe for management of end-stage ankle arthritis in select patients. Inpatient status was associated with an increased rate of 30-day readmission following TAA. Postoperative length of stay >2 days, smoking, hypertension, bleeding disorders, and diabetes mellitus were identified to be associated with early postoperative complications following TAA in this cohort. Level of Evidence: Level III, retrospective cohort study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».