Risk Factors for Unplanned Readmissions in Paediatric Neurosurgery: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Unplanned hospital readmission (UHR) after paediatric neurosurgery is an important indicator of surgical outcomes. As this field deals with complex cases, there is an increased likelihood of potential complications and the subsequent need for readmission. Hence, the study aims to identify factors contributing to 30-day and 90-day UHR rates in children undergoing neurosurgical procedures. Methods A systematic review (Prospero CRD 42023455779) was conducted, which included studies from Embase, Medline, CINAHL, and Global Index Medicus databases that reported unplanned readmissions within 30-/90-days of an index neurosurgical procedure. Quality and risk of bias assessment was done using the Newcastle-Ottawa scale. Data extraction and narrative synthesis were performed to identify significant factors associated with UHR. Results 2593 titles were identified following the search strategy. 52 studies were included after screening and quality appraisal. Most studies were from the United States and are retrospective cohort in nature. Majority were cranial procedures (n = 30), with common ones being shunt procedures for hydrocephalus and cranial tumour resections. Aetiology-related, procedural complexities, and age emerged as the three most common significant risk factors. Age is a significant predictor (9/52), with younger children facing higher odds compared to their older counterparts across different procedures. While early readmissions can be due to disease progression, some are linked to preventable causes. The included studies also exhibited significant heterogeneity. Variations in definitions and examined variables, as well as the inclusion of studies from both national databases and single institutions, contributed to this heterogeneity. Conclusions Overall, findings from this study contribute to a collective understanding of factors affecting unplanned readmissions in paediatric neurosurgery. Key messages • Identified risk factors can help guide creating and refining surgical protocols for post-operative monitoring and follow-up. • UHRs reflect the interplay among surgical complexity, patient characteristics such as age, and disease aetiology.
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 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 | 0,009 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».