Postoperative complications after gastrointestinal pediatric surgical procedures: outcomes and socio-demographic risk factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several socio-demographic characteristics are associated with complications following certain pediatric surgical procedures. In this comprehensive study, we sought to determine socio-demographic risk factors and resource utilization of children with complications after common pediatric surgical procedures. METHODS: We performed a population-based cohort study utilizing the 2016 Healthcare Cost and Use Project Kids' Inpatient Database (KID) to identify and characterize pediatric patients (age 0-21 years) in the United States with common inpatient pediatric gastrointestinal surgical procedures: appendectomy, cholecystectomy, colonic resection, pyloromyotomy and small bowel resection. Multivariable logistic regression modeling was used to identify socio-demographic predictors of postoperative complications. Length of stay and hospitalization costs for patients with and without postoperative complications were compared. RESULTS: A total of 66,157 pediatric surgical hospitalizations were identified. Of these patients, 2,009 had postoperative complications. Male sex, young age, African American and Native American race and treatment in a rural hospital were associated with significantly greater odds of postoperative complications. Mean length of stay was 4.58 days greater and mean total costs were $11,151 (US dollars) higher in the complication cohort compared with patients without complications. CONCLUSIONS: Postoperative complications following inpatient pediatric gastrointestinal surgery were linked to elevated healthcare-related expenditure. The identified socio-demographic risk factors should be considered in the risk stratification before pediatric surgical procedures. Targeted interventions are required to reduce preventable complications and surgical disparities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».