Predictors of failed same-day discharge in patients undergoing robot-assisted radical prostatectomy in a Canadian universal healthcare system
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Same-day discharge (SDD) after robot-assisted radical prostatectomy (RARP) has been shown to be feasible and safe. In order to improve uptake of this ambulatory model in Canada, we aimed to update our experience of SDD after RARP and identify reasons for SDD pathway non-initiation and failure in a universal healthcare system. METHODS: A review of our prospectively collected database of patients undergoing RARP at a Canadian tertiary academic center from May 2021 to May 2023 was conducted. Binary logistic regression analysis determined predictors SDD pathway non-initiation and failure. RESULTS: We identified 387 patients, of which 198 were initiated on the SDD pathway. Of those initiated, 104 (52.5%) were successfully discharged home on the same day. Patients who travelled distances greater than 100 km, or who had non-CPAP (continuous positive airway pressure)-compliant obstructive sleep apnea were significantly less likely to be initiated on the SDD pathway (both p<0.05). Patients who were scheduled to be the second case or later had an estimated blood loss ≥300 mL, or had a postoperative abdominal drain, were predictive of failing SDD after initiation (all p<0.05). There were similar rates of readmissions, unscheduled office visits, and emergency department presentations, when compared to the traditional inpatient model (all p>0.05). CONCLUSIONS: SDD after RARP in a Canadian healthcare system remains feasible and safe for selected patients. Predictors of failed SDD identified in this study inform the development of future ambulatory protocols and highlight areas of need in infrastructure to increase uptake of these outpatient pathways.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».