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Enregistrement W4384665250 · doi:10.2106/jbjs.22.00815

Risk Factors for All-Cause Early Reoperation Following Tumor Resection and Endoprosthetic Reconstruction

2023· article· en· W4384665250 sur OpenAlexaff
Joseph K. Kendal, David Slawaska‐Eng, Aaron Gazendam, Patricia Schneider, Lauren E. Wessel, Michelle Ghert, Nicholas M. Bernthal

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryUnivariate analysisProportional hazards modelHazard ratioSoft tissueMalignancyProspective cohort studyPopulationMultivariate analysisInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oncologic resection and endoprosthetic reconstruction of lower-extremity musculoskeletal tumors are complex procedures fraught with multiple modes of failure. A robust assessment of factors contributing to early reoperation in this population has not been performed in a large prospective cohort. The aim of the present study was to assess risk factors for early reoperation in patients who underwent tumor excision and endoprosthetic reconstruction, with use of data from the Prophylactic Antibiotic Regimens in Tumor Surgery (PARITY) trial. METHODS: Baseline characteristics were assessed, including age, sex, tumor type, tumor location, presence of a soft-tissue mass, diabetes, smoking status, chemotherapy use, and neutropenia. Operative factors were recorded, including operative time, topical antibiotics, silver-coated prosthetics, endoprosthetic fixation, extra-articular resection, length of bone resected, margins, tranexamic acid, postoperative antibiotics, negative-pressure wound therapy, and length of stay. Univariate analysis was utilized to explore the differences between patients who did and did not undergo reoperation within 1 year postoperatively, and a multivariate Cox proportional hazards regression model was utilized to explore the predictors of reoperation within 1 year. RESULTS: A total of 155 (25.7%) of 604 patients underwent ≥1 reoperation. In univariate analysis, tumor type (p < 0.001), presence of a soft-tissue mass (p = 0.045), operative time (p < 0.001), use of negative-pressure wound therapy (p = 0.010), and hospital length of stay (p < 0.001) were all significantly associated with reoperation. On multivariate assessment, tumor type (benign aggressive bone tumor versus primary bone malignancy; hazard ratio [HR], 0.15; 95% confidence interval [CI], 0.04 to 0.63; p = 0.01), operative time (HR per hour, 1.15; 95% CI, 1.10 to 1.23; p < 0.001), and use of negative-pressure wound therapy (HR, 1.93; 95% CI, 1.30 to 2.90; p = 0.002) remained significant predictors of reoperation within 1 year. CONCLUSIONS: Independent variables associated with reoperation within 1 year in patients who underwent tumor resection and endoprosthetic reconstruction included tumor type (benign aggressive bone tumor versus primary bone malignancy), operative time, and use of negative-pressure wound therapy. These results will help to inform patients and surgeons regarding the risk of reoperation by diagnosis and reinforce operative time as a factor influencing reoperation. These results also support further investigation into the use of negative-pressure wound therapy at the time of surgery in this patient population. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level II. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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