F.6 Opportunities for improvement: understanding drivers of emergency department visits within 90 days of posterior spinal decompression surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canadian Emergency Departments (EDs) are overburdened. Understanding the drivers for postoperative patients to attend the ED allows for targeted interventions thereby reducing demand. We sought to identify “bounce back” patterns for subsequent QI initiatives. Methods: From April 1, 2016 to March 31, 2022, all provincial ED datasets (EDIS, STAR, Meditech) identified patients presenting within 90 days post-spine surgery. Using Canadian Classification of Health Interventions codes, laminectomies (1SC80) and discectomies (1SE87) demonstrated the highest ED visit rates. Comprehensive chart reviews were conducted identifying surgical and medical reasons for presentation within this timeframe. Results: Reviewing a cohort of 2165 post-decompression patients, 42.1% presented to the ED (n=912) with 62.8% of these directly related to surgery. Primary reasons included wound care (31.6%), pain management (31.6%), and bladder issues (retention or UTI, 11.0%). Simple wound evaluation constituted 49.7% of wound-related visits, with surgical site infection 37.6% and dehiscence 6.6% accounting for the remainder. Pain-related presentations resulted in 72.3% discharge with additional medications, and 27.7% necessitating hospital admission. New or worsening neurologic deficits were reported in 8.9% of ED visits. Conclusions: These findings illuminate crucial aspects of postoperative care and ED utilization patterns. Prioritizing patient education, pain management, and wound care could help alleviate the national ED crisis.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».