The Effects of Peri-Operative Adverse Events on Clinical and Patient-Reported Outcomes After Surgery for Degenerative Cervical Myelopathy: An Observational Cohort Study from the Canadian Spine Outcomes and Research Network
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: There is a lack of data examining the effects of perioperative adverse events (AEs) on long-term outcomes for patients undergoing surgery for degenerative cervical myelopathy. We aimed to investigate associations between the occurrence of perioperative AEs and coprimary outcomes: (1) modified Japanese Orthopaedic Association (mJOA) score and (2) Neck Disability Index (NDI) score. METHODS: We analyzed data from 800 patients prospectively enrolled in the Canadian Spine Outcomes and Research Network multicenter observational study. The Spine AEs Severity system was used to collect intraoperative and postoperative AEs. Patients were assessed at up to 2 years after surgery using the NDI and the mJOA scale. We used a linear mixed-effect regression to assess the influence of AEs on longitudinal outcome measures as well as multivariable logistic regression to assess factors associated with meeting minimal clinically important difference (MCID) thresholds at 1 year. RESULTS: There were 167 (20.9%) patients with minor AEs and 36 (4.5%) patients with major AEs. The occurrence of major AEs was associated with an average increase in NDI of 6.8 points (95% CI: 1.1-12.4, P = .019) and reduction of 1.5 points for mJOA scores (95% CI: -2.3 to -0.8, P < .001) up to 2 years after surgery. Occurrence of major AEs reduced the odds of patients achieving MCID targets at 1 year after surgery for mJOA (odds ratio 0.23, 95% CI: 0.086-0.53, P = .001) and for NDI (odds ratio 0.34, 95% CI: 0.11-0.84, P = .032). CONCLUSION: Major AEs were associated with reduced functional gains and worse recovery trajectories for patients undergoing surgery for degenerative cervical myelopathy. Occurrence of major AEs reduced the probability of achieving mJOA and NDI MCID thresholds at 1 year. Both minor and major AEs significantly increased health resource utilization by reducing the proportion of discharges home and increasing length of stay.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».