Racial disparities in extended venous thromboembolism prophylaxis after hysterectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Venous thromboembolism (VTE) is a significant preventable cause of postoperative morbidity and mortality after major abdominopelvic surgery that calls for extended VTE prophylaxis (eVTEp). Literature suggests that significant racial disparities may exist in post-operative care. OBJECTIVE: The study sought to examine if racial disparities exist in the administration of eVTEp after hysterectomy in a statewide collaborative. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of post-hysterectomy patients across 69 hospitals in the Michigan Surgical Quality Collaborative from January 2016 to February 2020. The variable of interest was race (Black/African or White American). The primary outcome was administration or absence of eVTEp. Descriptive statistics and mixed effects logistic regression were performed for risk adjustment with covariates such as age, cancer occurrence, inflammatory bowel disease, American Society of Anesthesiologists physical status classification, perioperative VTE prophylaxis, postoperative VTE prophylaxis, surgical approach, and surgical duration, among other variables. RESULTS: In total, 24,513 patients underwent hysterectomy. Of these patients, 1,107 (4.45%) received eVTEp, 153 (13.24%) of which were Black and 954 (82.53%) of which were White. Mixed effects logistic regression analysis suggested that Black patients were significantly less likely to receive eVTEp than White patients (odds ratio = 0.776; 95% CI: 0.615-0.979; P = 0.039). Additionally, tobacco use, coronary artery disease, bleeding disorder, cancer occurrence, functional status, perioperative VTE prophylaxis, surgical duration, length of stay, and surgical approach were associated with a higher likelihood of receiving eVTEp. CONCLUSION: eVTEp is recommended for the prevention of post-discharge VTE in select patients after hysterectomy. Regression analysis showed that, compared to their White counterparts, Black females were significantly less likely to receive eVTEp. The underlying reasons for this disparity require further investigation into possible socioeconomic influences and inherent biases.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».