The association between preoperative COVID-19-positivity and acute postoperative complication risk among patients undergoing orthopedic surgery
Notice bibliographique
Résumé
Aims: This study aimed to investigate the risk of postoperative complications in COVID-19-positive patients undergoing common orthopaedic procedures. Methods: Using the National Surgical Quality Improvement Programme (NSQIP) database, patients who underwent common orthopaedic surgery procedures from 1 January to 31 December 2021 were extracted. Patient preoperative COVID-19 status, demographics, comorbidities, type of surgery, and postoperative complications were analyzed. Propensity score matching was conducted between COVID-19-positive and -negative patients. Multivariable regression was then performed to identify both patient and provider risk factors independently associated with the occurrence of 30-day postoperative adverse events. Results: Of 194,121 included patients, 740 (0.38%) were identified to be COVID-19-positive. Comparison of comorbidities demonstrated that COVID-19-positive patients had higher rates of diabetes, heart failure, and pulmonary disease. After propensity matching and controlling for all preoperative variables, multivariable analysis found that COVID-19-positive patients were at increased risk of several postoperative complications, including: any adverse event, major adverse event, minor adverse event, death, venous thromboembolism, and pneumonia. COVID-19-positive patients undergoing hip/knee arthroplasty and trauma surgery were at increased risk of 30-day adverse events. Conclusion: COVID-19-positive patients undergoing orthopaedic surgery had increased odds of many 30-day postoperative complications, with hip/knee arthroplasty and trauma surgery being the most high-risk procedures. These data reinforce prior literature demonstrating increased risk of venous thromboembolic events in the acute postoperative period. Clinicians caring for patients undergoing orthopaedic procedures should be mindful of these increased risks, and attempt to improve patient care during the ongoing global pandemic.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».