Factors associated with adverse outcomes following perioperative stroke after noncardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Perioperative stroke is associated with high rates of adverse outcomes. Our objective was to identify factors associated with 30-day mortality, adverse discharge, and length of hospital stay following perioperative stroke among noncardiac surgical patients, and to analyze trends in these outcomes from 2005 to 2020. STUDY DESIGN: A retrospective cohort study of noncardiac perioperative stroke patients was conducted using the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS-NSQIP) database (2005-2020). Data included patient demographics, comorbidities, stroke, and surgical variables. Elastic net penalization identified variables associated with 30-day mortality (primary outcome), adverse discharge (death or non-home facility) and length of hospital stay in multivariable models. RESULTS: We identified 14,386 patients with perioperative stroke. Strokes occurred a median [interquartile range] of 5 days [2 days to 12 days] after surgery, 24.6 % (N = 3,540) of patients died, and 39.8 % (N = 4,773) were discharged to a non-home facility. Factors significantly associated with 30-day mortality included age, body mass index, postoperative complications, stroke closer to surgery and perioperative blood transfusion (c-statistic = 0.749, 95 % CI 0.739 to 0.758). We did not identify significant changes in mortality and adverse discharge over the study period. CONCLUSION: Several factors were significantly associated with increased risk of poor outcome following perioperative stroke, including potentially modifiable factors such as perioperative anemia, and transfusion. Further research is warranted to identify mechanisms and possible interventions to improve outcome in this population.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».