Scheduled and urgent inguinal hernia repair in Ontario, Canada between 2010 and 2022: Population-based cross sectional analysis of trends and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We examine trends in inguinal hernia repairs with respect to the COVID-19 pandemic and secular trends in Ontario, Canada. METHODS: This was a retrospective cohort study. Hernia repairs performed January 1, 2010-December 31, 2022 were captured from health administrative inpatient and outpatient databases. Patients managed in three clinical settings were examined: public hospital in-patient, semi-private hospital in-patient (Shouldice Hospital), and public hospital out-patient. We examined the effect of the COVID-19 pandemic on surgical volumes, clinical setting, patient characteristics by setting, time from diagnosis until surgery, hospital length-of-stay, and patient outcomes (90-day readmissions, 1-year reoperations). We used multivariable logistic regression to examine whether patient outcomes were comparable between the COVID-19 period and the pre-pandemic period, adjusted sociodemographic and clinical factors. Shouldice Hospital is the only semi-private hospital in Ontario specializing in hernia repair (patients pay for the mandated admission, but not for the procedure). RESULTS: During the pandemic (March 2020-December 2022), there were 8,162 fewer (15%) scheduled inguinal hernia repairs than expected, but the age-sex standardized rate of urgent repairs remained unchanged. Shouldice Hospital performed more surgeries in the COVID-19 era than pre-pandemic and had a shorter average LOS by 24 hours, despite treating more patients with older age, higher ASA score [adjusted odds ratio (aOR) 2.13 (1.93-2.35) III vs I-II] and greater comorbidity [aOR 1.36 (1.08-1.70) for 2 vs none] than pre-pandemic. Patients treated in the COVID-19 era experienced a longer time until surgery, being the longest in 2022 (median 133 days). Ninety-day readmissions and 1-year reoperations were lower in the COVID-19 era and lower for patients receiving surgery at Shouldice Hospital. CONCLUSION: During the COVID-19 pandemic, there were 8,162 fewer scheduled hernia repairs than expected, longer wait-times until surgery, shorter length-of-stay, and more patients with comorbidities, but outcomes were not worse compared with the pre-pandemic period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».