Preoperative quality of life predicts complications in thoracic surgery: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patients undergoing thoracic surgery experience high complication rates. It is uncertain whether preoperative health-related quality of life (HRQOL) measurements can predict patients at higher risk for postoperative complications. The objective of this study was to determine the association between preoperative HRQOL and postoperative complications among patients undergoing thoracic surgery. METHODS: This was a retrospective cohort study of prospectively collected data. Consecutive patients undergoing elective thoracic surgery at a Canadian tertiary care centre between January 2018 and January 2019 were included. Patient HRQOL was measured using the Euroqol-5 Dimension (EQ-5D) survey. Complications were recorded using the Ottawa Thoracic Morbidity and Mortality system. Uni- and multivariable analysis were performed. RESULTS: Of 515 surgeries performed, 133 (25.8%) patients experienced at least 1 postoperative complication; 345 (67.0%) patients underwent surgery for malignancy. A range of 271 (52.7%) to 310 (60.2%) patients experienced pain/discomfort at each timepoint. On multivariable analysis, lower preoperative EQ-5D visual analogue scale scores were significantly associated with postoperative complications (adjusted odds ratio 0.97, 95% confidence interval 0.95-0.99; P = 0.01). Presence of malignancy was not independently associated with complications (P = 0.68). CONCLUSIONS: Self-reported preoperative HRQOL can predict incidence of postoperative complications among patients undergoing thoracic surgery. Assessments of preoperative HRQOL may help identify patients at higher risk for developing complications. These findings could be used to direct preoperative risk-mitigation strategies in areas of HRQOL where patients suffer most, such as pain. The full perioperative trajectory of patient HRQOL should be discerned to identify subsets of patients who share common risk factors.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».