Reasons and Risk Factors for Same-Day Discharge Following Total Joint Arthroplasty: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nowadays, emphasis is being given to same-day discharge (SDD) following total joint arthroplasty. Unfortunately, despite a high degree of success, there are instances of failed SDD. Therefore, we aim to conduct a systematic review to evaluate factors contributing to failed SDD after total joint arthroplasty. Methods: Pubmed, Scopus, Cochrane, and Google Scholar were searched. The Newcastle Ottawa score was used for the quality assessment of selected studies. All the studies were evaluated through a narrative synthesis. A total of 11 studies evaluating 157,045 patients were selected. The mean age of patients was 62.5 years. Results: Elderly patients (odds ratio [OR] 1.01 to OR 3.13), women (OR 1.63 to OR 2.87), non-white race (OR 1.31 to OR 2.19), hypertension (OR 1.11 to OR 1.41), diabetes (OR 1.25 to OR 4.06), cardiovascular diseases (OR 1.67 to OR 12.06), chronic obstructive pulmonary disease (OR 1.30 to OR 1.96), bleeding disorders (OR 1.32 to OR 1.52), obesity (OR 1.35 to OR 3.30), steroid use (OR 1.23 to OR 1.52), late procedure start time (OR 1.22 to OR 5.16), higher postoperative pain (OR 1.93 to OR 5.85), high American Society of Anesthesiologists score (OR 0.92 to OR 3.50) were major predictors of failed SDD. Conclusions: Through our review, we highlighted that elderly patients, women, non-white race, hypertension, diabetes, cardiovascular diseases, chronic obstructive pulmonary disease, bleeding disorders, obesity, steroid use, late procedure start time, higher postoperative pain, and high American Society of Anesthesiologists score were major predictors of a failed SDD. Many factors evaluated in our study were presented in one or two studies only; therefore, high-quality studies are required to supplement our findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».