Causes and predictors of failed same-day home discharge following primary hip and knee total joint arthroplasty: a Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Same-day home (SDH) discharge in total joint arthroplasty (TJA) has increased in popularity in recent years. The objective of this study was to evaluate the causes and predictors of failed discharges in planned SDH patients. Methods: A consecutive cohort of patients who underwent total knee (TKA) or total hip arthroplasty (THA) that were scheduled for SDH discharge between 01 April 2019 and 31 March 2021 were retrospectively reviewed. Patient demographics, causes of failed discharge, perioperative variables, 30-day readmissions and 6-month reoperation rates were collected. Multivariate regression analysis was undertaken to identify independent predictors of failed discharge. Results: The cohort consisted of 527 consecutive patients. 101 (19%) patients failed SDH discharge. The leading causes were postoperative hypotension (20%) and patients who were ineligible for the SDH pathway (19%). 2 individual surgeons, later operative start time (OR 1.3; 95% CI, 1.15–1.55; p = 0.001), ASA class IV (OR 3.4; 95% CI, 1.4–8.2; p = 0.006) and undergoing a THA (OR 2.0; 95% CI, 1.2–3.1, p = 0.004) were independent predictors of failed SDH discharge. No differences in age, BMI, gender, surgical approach or type of anaesthetic were found ( p > 0.05). The 30-day readmission or 6-month reoperation were similar between groups ( p > 0.05). Conclusions: Hypotension and inappropriate patient selection were the leading causes of failed SDH discharge. Significant variability existed between individual surgeons failed discharge rates. Patients undergoing a THA, classified as ASA IV or had a later operative start time were all more likely to fail SDH discharge.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».