Analysis of pulmonary complications and predicted postoperative pulmonary function in oncologic lung resections
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postoperative pulmonary complications (PPCs) represent a significant source of morbidity and mortality in surgical patients. Measurement of predicted postoperative forced expiratory volume in the first second (ppo FEV1) may allow for reliable prediction of PPCs and perioperative planning. This study aimed to determine if impaired ppo FEV1 is associated with increased risk of PPCs following oncologic lung resection. Methods: Patients who underwent elective pulmonary resection at The Ottawa Hospital between 2008 and 2018 were evaluated. The presence and severity of PPCs as defined by the Ottawa Thoracic Morbidity & Mortality system were analyzed. The incidence of PPCs was evaluated based on different ppo FEV1 cut-off values (40%, 50%, and 60%), and a multivariable logistic regression was performed to identify predictors of PPCs. Results: Of 1,949 included patients, a thoracoscopic approach (64.4%) was most frequently utilized, and lobectomies represented the most common procedure (60.5%). All cut-off ppo FEV1 values of <40% (P<0.001), <50% (P<0.001), and <60% (P=0.004) were associated with more frequent PPCs (13.0%, 11.6%, and 7.6%, respectively), while only ppo FEV1 <50% showed differences in both minor (P<0.001) and major (P=0.005) PPCs. With ppo FEV1 <50%, differences in PPCs were demonstrated specifically in both thoracoscopic (P=0.03) and open (P=0.003) procedures. On multivariable analysis, ppo FEV1 <50% (P=0.03) and need for operative conversion (P<0.001) independently predicted PPCs. Conclusions: Routine assessment of ppo FEV1 is a practical strategy to identify patients at increased risk of developing PPCs, and can identify candidates for preoperative optimization and postoperative pulmonary support.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».