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Enregistrement W4304205612 · doi:10.1213/ane.0000000000006232

Hospital-, Anesthesiologist-, Surgeon-, and Patient-Level Variations in Neuraxial Anesthesia Use for Lower Limb Revascularization Surgery: A Population-Based Cross-Sectional Study

2022· article· en· W4304205612 sur OpenAlexaffabout
Derek J. Roberts, Rahul S Mor, Michael N. Rosen, Robert Talarico, Manoj M. Lalu, Angela Jerath, Duminda N. Wijeysundera, Daniel I. McIsaac

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of CalgaryInstitute for Clinical Evaluative SciencesOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioAnesthesiaAnesthesiologyAnestheticRevascularizationCross-sectional studyOddsPopulationEmergency medicineLogistic regressionSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although neuraxial anesthesia may promote improved outcomes for patients undergoing lower limb revascularization surgery, its use is decreasing over time. Our objective was to estimate variation in neuraxial (versus general) anesthesia use for lower limb revascularization at the hospital, anesthesiologist, surgeon, and patient levels, which could inform strategies to increase uptake. METHODS: Following protocol registration, we conducted a historical cross-sectional analysis of population-based linked health administrative data in Ontario, Canada. All adults undergoing lower limb revascularization surgery between 2009 and 2018 were identified. Generalized linear models with binomial response distributions, logit links and random intercepts for hospitals, anesthesiologists, and surgeons were used to estimate the variation in neuraxial anesthesia use at the hospital, anesthesiologist, surgeon, and patient levels using variance partition coefficients and median odds ratios. Patient- and hospital-level predictors of neuraxial anesthesia use were identified. RESULTS: We identified 11,849 patients; 3489 (29.4%) received neuraxial anesthesia. The largest proportion of variation was attributable to the hospital level (50.3%), followed by the patient level (35.7%); anesthesiologists and surgeons had small attributable variation (11.3% and 2.8%, respectively). Mean odds ratio estimates suggested that 2 similar patients would experience a 5.7-fold difference in their odds of receiving a neuraxial anesthetic were they randomly sent to 2 different hospitals. Results were consistent in sensitivity analyses, including limiting analysis to patients with diagnosed peripheral artery disease and separately to those aged >66 years with complete prescription anticoagulant and antiplatelet usage data. CONCLUSIONS: Neuraxial anesthesia use primarily varies at the hospital level. Efforts to promote use of neuraxial anesthesia for lower limb revascularization should likely focus on the hospital context.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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