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Enregistrement W4403364368 · doi:10.1016/j.ejso.2024.108761

Risk factors for major complications following pelvic exenteration: A NSQIP study

2024· article· en· W4403364368 sur OpenAlexaff
Gabriel Levin, Brian M. Slomovitz, Jason D. Wright, René Pareja, Kacey M. Hamilton, Rebecca Schneyer, Matthew T. Siedhoff, Kelly N. Wright, Yosef Nasseri, Moshe Barnajian, Raanan Meyer

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Surgical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelvic exenterationMedicineSurgeryGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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