Impact of islet autotransplantation on 30-day post-operative outcomes in patients undergoing total pancreatectomy: A NSQIP retrospective cohort analysis of 584 patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Total pancreatectomy (TP) offers a surgical option for refractory pancreatitis, yet confers substantial long-term morbidity associated with resultant diabetes. While total pancreatectomy with islet autotransplantation (TPIAT) offers an intuitive solution, data evaluating its safety have been limited to single-center studies. The aim of this study is to evaluate whether the addition of islet autotransplantation to TP confers additional post-operative morbidity within the 30-day post-operative period. METHODS: This is a retrospective cohort study of prospectively collected cases from the National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) database. Cases of TP with or without islet autotransplantation from 2016 to 2021 were included. Baseline demographics, and a comprehensive list of 30-day postoperative outcomes were evaluated. Multivariable logistic regression models were constructed to evaluate the impact of each factor on 30-day complications. RESULTS: A total of 584 cases were included with 171 (29.2 %) patients undergoing TPIAT. TPIAT patients were younger (58.8 vs. 39.5; p < 0.0001), and had lower incidences of pre-existing diabetes (41.4 % vs. 19.9 %; p < 0.0001) and hypertension (48.2 % vs. 24.6 %; p < 0.0001). TPIAT cohort had longer length of stay (10.3 days vs.12.2 days; p = 0.0006). There was no difference in overall rates of serious complications between the two cohorts (50.1 % vs. 45.0 %; p = 0.263). After adjusting for demographic differences between cohorts using multivariable logistic regression models, TPIAT was not associated with serious complications (OR 0.71; p = 0.168) compared to TP alone. CONCLUSION: The results from this study suggest that TPIAT does not appear to be associated with increased 30-day morbidity, and should be considered in patients to mitigate the long-term morbidity associated with diabetes mellitus post TP.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 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 ».