(204) National Trends in the Treatment of Fournier’s Gangrene: 2016-2019
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Fournier’s gangrene (FG) is a surgical emergency with significant inpatient mortality and long-term morbidity. Population-based databases such as the National Inpatient Sample (NIS) are valuable tools in investigating rare conditions, yet no recent studies have looked at trends and outcomes of FG at a national level. An increasing burden of this disease may be placed on large academic centers due to regional demographics and hospital transfer to these centers for specialized expertise. Objective To evaluate national trends in the management of FG to identify predictive factors of in-hospital mortality or inter-hospital transfer. Methods All patients hospitalized with FG between 2016-2019 were extracted from the NIS using the International Classification of Diseases (10th Revision) Diagnosis Code N49.3. Stratified cluster sampling was used to create weighted national estimates. The primary combined outcome was the proportion of patients who died during hospitalization or required inter-hospital transfer. Multivariable logistic regression was performed to identify predictors of this outcome. Results Between 2016 and 2019, there were an estimated 21,715 inpatients treated for FG in the US. There was an 8.5% increase in the patients treated yearly over the study period. The average age was 45.8 years, the average length of stay was 10.8 days, and the average total charge of hospitalization was $127,140. Overall, 4.3% of patients died during hospitalization and 7.2% were transferred to another short-term hospital facility. The region with the highest prevalence was the South (44.8%) and most admissions were to urban teaching hospitals (72.6%). Significant predictors of the combined outcome of in-hospital mortality or inter-hospital transfer included older age, non-private insurance, and greater Elixhauser Comorbidity Index (p<0.05). Protective factors included medium/high volume hospital, urban setting (vs. rural), Midwest/Southern region (vs. Northeast), and 2nd or 3rd cost tertile (vs. 1st tertile) (p<0.05) [Table]. Conclusions We highlight an association of poor outcomes from FG with non-private insurance in older adults with more comorbidities. We also noted an increased burden of FG patients at large, urban teaching facilities due to regional demographics and inter-hospital transfer. Further work needs to be done to determine how inter-hospital transfer and potential delays in life-saving surgical debridement affect outcomes in FG. Disclosure No.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».