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Enregistrement W4394765164 · doi:10.3171/2024.1.spine231211

Factors associated with increased length of stay in degenerative cervical spine surgery: a cohort analysis from the Canadian Spine Outcomes and Research Network

2024· article· en· W4394765164 sur OpenAlexaffabout
Eryck Moskven, Greg McIntosh, Andrew Nataraj, Sean Christie, Rajesh Kumar, Philippe Phan, Zhi Wang, Bilal Tarabay, Michael H. Weber, Supriya Singh, Christopher S. Bailey, Neil Manson, Edward Abraham, Jérôme Paquet, Jefferson R. Wilson, Y. Raja Rampersaud, Charles G. Fisher, Nicolas Dea, Raphaële Charest-Morin

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreUniversity of TorontoWestern UniversityCanada East Spine CentreUniversity of OttawaUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreDalhousie UniversitySunnybrook Health Science CentreUniversité de MontréalUniversity of AlbertaCentre hospitalier de l'Université LavalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cervical discectomy and fusionMyelopathyPerioperativeCohortRetrospective cohort studySurgeryPropensity score matchingAdverse effectCohort studyObservational studyPhysical therapyCervical spineInternal medicineSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Postoperative length of stay (LOS) significantly contributes to healthcare costs and resource utilization. The primary goal of this study was to identify patient, clinical, surgical, and institutional variables that influence LOS after elective surgery for degenerative conditions of the cervical spine. The secondary objectives were to examine the variability in LOS and institutional practices used to decrease LOS. METHODS: This was a multicenter observational retrospective cohort study of patients enrolled in the Canadian Spine Outcomes and Research Network (CSORN) between January 2015 and October 2020 who underwent elective anterior cervical discectomy and fusion (ACDF) (1-3 levels) or posterior cervical fusion (PCF) (between C2 and T2) with/without decompression for degenerative conditions of the cervical spine. Prolonged LOS was defined as LOS greater than the median for the ACDF and PCF populations. The principal investigators at each participating CSORN healthcare institution completed a survey to capture institutional practices implemented to reduce postoperative LOS. RESULTS: In total, 1228 patients were included (729 ACDF and 499 PCF patients). The median (IQR) LOS for ACDF and PCF were 1.0 (1.0) day and 5.0 (4.0) days, respectively. Predictors of prolonged LOS after ACDF were female sex, myelopathy diagnosis, lower baseline SF-12 mental component summary score, multilevel ACDF, and perioperative adverse events (AEs) (p < 0.05). Predictors of prolonged LOS after PCF were nonsmoking status, education less than high school, lower baseline numeric rating scale score for neck pain and EQ5D score, higher baseline Neck Disability Index score, and perioperative AEs (p < 0.05). Myelopathy did not significantly predict prolonged LOS within the PCF cohort after multivariate analysis. Of the 8 institutions (57.1%) with an enhanced recovery after surgery (ERAS) protocol or standardized protocol, only 3 reported using an ERAS protocol specific to patients undergoing ACDF or PCF. CONCLUSIONS: Patient and clinical factors predictive of prolonged LOS after ACDF and PCF are highly variable, warranting individual consideration for possible mitigation. Perioperative AEs remained a consistent independent predictor of prolonged LOS in both cohorts, highlighting the importance of preventing intra- and postoperative complications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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