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Enregistrement W4399546169 · doi:10.1097/sla.0000000000006372

Association between Complications and Death Within 30 days after General Surgery

2024· article· en· W4399546169 sur OpenAlexaff
Lily Park, Flávia K. Borges, Sandra Ofori, Rahima Nenshi, Michael J. Jacka, Diane Heels‐Ansdell, Jessica Bogach, Kelly Vogt, Matthew T.V. Chan, A. Verghese, Carísi Anne Polanczyk, David Lee Skinner, José Manuel Asencio, Pilar Paniagua, Michael J. Rosen, Pablo E. Serrano, Michael Marcaccio, Marko Šimunović, Lehana Thabane, P.J. Devereaux

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensHamilton Health SciencesSt. Joseph’s Healthcare HamiltonWestern UniversityPopulation Health Research InstituteUniversity of AlbertaImpactLondon Health Sciences CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioSurgerySepsisProspective cohort studyComplicationCohortProportional hazards modelStroke (engine)Cohort studyConfidence intervalEpidemiologyDialysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the epidemiology of postoperative complications among general surgery patients, inform their relationships with 30-day mortality, and determine the attributable fraction of death of each postoperative complication. BACKGROUND: The contemporary causes of postoperative mortality among general surgery patients are not well characterized. METHODS: VISION is a prospective cohort study of adult non-cardiac surgery patients across 28 centers in 14 countries who were followed for 30 days after surgery. For the subset of general surgery patients, a Cox proportional hazards model was used to determine associations between various surgical complications and postoperative mortality. The analyses were adjusted for preoperative and surgical variables. Results were reported in adjusted hazard ratios (HR) with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: Among 7950 patients included in the study, 240 (3.0%) patients died within 30 days of surgery. Five postoperative complications [myocardial injury after non-cardiac surgery (MINS), major bleeding, sepsis, stroke, and acute kidney injury resulting in dialysis] were independently associated with death. Complications associated with the largest attributable fraction (AF) of postoperative mortality (ie, percentage of deaths in the cohort that can be attributed to each complication, if causality were established) were major bleeding (n=1454, 18.3%, HR 2.49 95% CI: 1.87-3.33, P <0.001, AF 21.2%), sepsis (n=783, 9.8%, HR 6.52, 95% CI: 4.72-9.01, P <0.001, AF 15.6%), and MINS (n=980, 12.3%, HR 2.00, 95% CI: 1.50-2.67, P <0.001, AF 14.4%). CONCLUSIONS: The complications most associated with 30-day mortality following general surgery are major bleeding, sepsis, and MINS. These findings may guide the development of mitigating strategies, including prophylaxis for perioperative bleeding.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,145 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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