P.150 Effect of postoperative pain control and other perioperative risk factors on length of stay after elective spine surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prolonged length of stay (LOS) after elective spine surgery increases patients’ risk for in-hospital complications and contributes significantly to healthcare costs. Here we explored the role of pain control and other perioperative factors on LOS. Methods: Consecutive adult patients undergoing elective spine surgery were enrolled. The primary outcome was in-hospital LOS following surgery. The primary independent variable was poor pain control on postoperative day 1 (POD1). Univariable analyses followed by multivariable regression analysis were used to investigate the relationship between poor pain control and LOS. Results: 1305 patients were enrolled. Mean LOS was 4.38 days. Incidence of poor pain control was 56.9%. Multivariable analysis revealed poor POD1 pain control was significantly associated with increased LOS (p=0.03), after adjusting for other significant predictors of increased LOS including perioperative hemodynamic instability (p=0.001), perioperative blood transfusion (p=0.000), delirium (p=0.000), POD1 morphine equivalent dose (p=0.000), urinary tract infection (p=0.000), urinary retention (p=0.003), surgical site infection (p=0.000), wound complication (p=0.000), neurologic deterioration (p=0.000), surgical levels (p=0.016), operative time (p=0.007), ASA score (p=0.000), preoperative disability score (p=0.001). Conclusions: Poor pain control on POD1 was an independent predictor of increased LOS after elective spine surgery, highlighting the importance of a proactive approach to addressing pain in the immediate postoperative period.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,011 | 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 ».