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Enregistrement W4404109607 · doi:10.1503/cjs.008824

Reasons for 90-day emergency department visits after primary knee arthroplasty

2024· article· en· W4404109607 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sarah Jennings, Obaid Al-Hubaishi, Michael S. Dunbar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésMedicineEmergency departmentTotal knee arthroplastyArthroplastyMedical emergencyEmergency medicineSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Postoperative visits to the emergency department (ED) generate additional costs on health care systems and consume already limited resources. We sought to determine the rate and reasons why patients who underwent primary knee arthroplasty returned to the ED within 90 days of postoperative discharge, which could guide the development of preventative measures. METHODS: We identified patients who underwent primary knee arthroplasty at 2 hospitals in Nova Scotia, Canada, between April 2021 and March 2022 and who had an ED visit within 90 days of postoperative discharge. We reviewed data for timing and reason for ED visits. RESULTS: Of 687 patients who had primary knee arthroplasty surgeries, 145 (21.1%) patients visited the ED within 90 days of postoperative discharge. Most visits occurred in the early postoperative period, predominantly for surgical reasons (94.7% within 7 days) and shifting toward medical reasons over time. Pain was the most common surgical reason for ED visits (15.9%), followed by swelling (9.7%), and hematoma drainage (9.7%). CONCLUSION: Understanding the reasons for postoperative ED visits after knee arthroplasty is important in developing strategies to reduce ED overcrowding and improve patient outcomes. Implementing targeted interventions, such as enhanced pain management and patient education, may help alleviate the burden on EDs, reduce costs, and improve overall health care delivery for patients undergoing knee arthroplasty.

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)0,005
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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