Risk factors for major complications following pelvic exenteration: A NSQIP study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Due to the rarity of pelvic exenteration surgery, it is challenging to predict which patients are at an increased risk for postoperative complications. We aimed to study the predictors for postoperative complications among women undergoing pelvic exenteration for gynecologic malignancy. METHOD: We used the National Surgical Quality Improvement Program registry to evaluate postoperative course and complications of those patients undergoing pelvic exenteration in the period 2012-2022. The primary objective of the analysis was to estimate the major postoperative complications following pelvic exenteration. RESULTS: Overall, 794 pelvic exenterations were included. Of those, 56.5 % were anterior exenteration, 43.5 % were posterior exenteration, and 13.9 % were a combined exenteration. The rate of minor complications was 72.5 % (n = 576), and the rate of major complications was 31.5 % (n = 250). The most common minor complications were blood transfusion (n = 538, 67.8 %), followed by superficial surgical site infections (SSI) and urinary tract infections (9.8 % and 9.4 %, respectively). Among the major complications, the most common was organ/space SSI (11.2 %), followed by sepsis (9.2 %), reoperation (8.6 %), and wound dehiscence (5.2 %). Death within 30 days occurred in 1.5 % of patients. In multivariable regression analysis, the following factors were independently associated with major complications: higher BMI [adjusted odds ratio (aOR) 1.03 95 % confidence interval (CI) (1.01-1.05)], diabetes [aOR 1.82 95 % CI (1.13-3.22)], low serum albumin [aOR 0.73 95 % CI (0.54-0.98)], and high serum creatinine [aOR 1.70 95 % CI (1.05-2.77)]. CONCLUSIONS: Major postoperative complications occur in approximately one third of pelvic exenterations for gynecologic malignancies. Our study highlights independent factors associated with major postoperative complications, of which some are potentially modifiable.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».