Risk factors for major complications following colorectal resections for endometriosis in the USA
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to describe the incidence and identify risk factors for the occurrence of short-term major posto-perative complications following colorectal resection for endometriosis. METHODS: A cohort study using data from the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) database from 2012-2020. We included patients with a primary diagnosis of endometriosis who underwent colon or rectal resections for endometriosis. RESULTS: Of 755 women who underwent colorectal resection, 495 (65.6%) had laparoscopic surgery and 260 (34.4%) had open surgery. The major complication rate was 13.5% (n = 102). Women who underwent open surgery had a higher proportion of major complications (n = 53, 20.4% vs. n = 49, 9.9%, p < 0.001). In a multivariable regression analysis, Black race (aOR 95%CI 2.81 (1.60-4.92), p < 0.001), Hispanic ethnicity (aOR 95%CI 3.02 (1.42-6.43), p = 0.004), hypertension (aOR 95%CI 1.89 (1.08-3.30), p = 0.025), laparotomy (aOR 95%CI 1.64 (1.03-3.30), p = 0.025), concomitant enterotomy (aOR 95%CI 3.02 (1.26-7.21), p = 0.013), and hysterectomy (aOR 95%CI 2.59 (1.62-4.15), p < 0.001) were independently associated with major post-operative complications. In a subanalysis of laparoscopies only, Hispanic ethnicity, chronic hypertension, lysis of bowel adhesions, and hysterectomy were independently associated with major complications. In a subanalysis of laparotomies only, Black race and hysterectomy were independently positively associated with the occurrence of major complications. CONCLUSION: This study provides a current population-based estimate of short-term complications after surgery for colorectal endometriosis in the USA. The identified risk factors for complications can assist during preoperative shared decision-making and informed consent process.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».