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Enregistrement W4390431172 · doi:10.3171/2023.11.spine23979

Gender disparities in postoperative outcomes following elective spine surgery: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4390431172 sur OpenAlexaboutno aff
Neerav Kumar, Izzet Akosman, R L Mortenson, Abhinav Kumar, Grace Xu, Cooper P. Lathrop, Kylie Bakhmat, Troy B. Amen, Ibrahim Hussain

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisIncidence (geometry)Pulmonary embolismCohort studyDeep veinCohortMEDLINESurgeryThrombosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Several studies have described disparities between male and female patients following spine surgery, but no pooled analyses have performed a robust review characterizing differences in postoperative outcomes based on gender. The purpose of this study was to broadly assess the effects of gender on postoperative outcomes following elective spine surgery. METHODS: Between November 2022 and March 2023, PubMed, MEDLINE, ERIC, and Embase were queried using artificial intelligence-assisted software for relevant cohort studies. Cohort studies with a minimum sample of 100 patients conducted in the United States since 2010 were eligible. Studies related to trauma, tumors, infections, and spinal cord pathology were excluded. Independent extraction by multiple reviewers was performed using Nested Knowledge software. A fixed- or random-effects model was used if heterogeneity among included studies in a meta-analysis was < 50% or ≥ 50%, respectively. Risk of bias was assessed independently by multiple reviewers using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled effect sizes were calculated for readmission, nonroutine discharge (NRD), length of stay (LOS), extended LOS, reoperation, mortality, all medical complications (individual analyses for cardiovascular, deep venous thrombosis/pulmonary embolism, genitourinary, neurological, respiratory, and systemic infection complications), and wound-related complications. For each outcome, two subanalyses were performed with studies that used either center-based (single- or multi-institution) or high-volume (national or state-wide) databases. RESULTS: Across 124 included studies, male patients had an increased incidence of mortality (OR 0.54, p < 0.0001) and all medical complications (OR 0.80, p = 0.0114), specifically cardiovascular (OR 0.68, p < 0.0001) and respiratory (OR 0.76, p = 0.0008) complications. Female patients were more likely to experience a wound-related surgical complication (OR 1.16, p = 0.0183). These findings persisted in the high-volume database subanalyses. Only center-based subanalyses showed that female patients were at greater odds of experiencing an NRD (OR 1.18, p = 0.0476), longer LOS (SMD 0.23, p = 0.0036), and extended LOS (OR 1.28, p < 0.0001). CONCLUSIONS: Males are more likely to experience death and medical complications, whereas females were more likely to face wound-related surgical complications. At the institution level, females more often experience NRD and longer hospital stays. These findings may better inform preoperative expectation management and provide more detailed postoperative risk assessments based on the patient's gender.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,035
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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