A retrospective analysis of surgical, patient, and clinical characteristics associated with length of stay following elective lumbar spine surgery
Notice bibliographique
Résumé
Elective spine surgeries consume significant hospital resources, contributing greatly to the costs of care. Length of stay (LOS) is the major cost driver for most hospitals. This study aimed to describe the demographic, clinical, operative, and postoperative characteristics of patients undergoing elective lumbar spine with wide-ranging rural discharge destinations, and how these characteristics are independently associated with LOS. This was a retrospective cohort study of patients at a quaternary institution undergoing surgery for single or two level lumbar degenerative conditions over a two year period. LOS was calculated as the number of days from the date of surgery to the date of discharge. A multiple quasi-Poisson regression was used to describe the characteristics independently associated with LOS. Surgery group was stratified when feasible to explore heterogeneity within the study population. A total of 473 patients met inclusion criteria. The median LOS was 3.0 days (Interquartile range (IQR) = 1–4) for the entire population, 4.0 days (IQR = 3–6) for 1-level transforaminal lumbar interbody fusion (TLIF) patients, 0 days (IQR = 0–1) for discectomy patients, and 2.0 days (IQR = 1–4) for laminectomy patients. Factors that were statistically significantly associated with LOS in adjusted analyses were age, BMI, preoperative antidepressant use, surgery group, long-acting intraoperative analgesics, operating surgeon, and postoperative blood transfusion. Stratified multivariable analysis showed effect modification by surgery group. LOS following elective lumbar spine surgery for degenerative conditions is associated with several patient, clinical, and surgical factors and is highly dependent on the type of surgical procedure performed. Building predictive models for anticipated LOS can help hospitals plan for ideal resource use and scheduling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».