The Effect of Preoperative Anemia on Blood Transfusion Outcomes in Major Head and Neck Cancer Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives: Major head and neck oncologic surgeries requiring microvascular reconstruction frequently result in complications such as perioperative blood transfusion (PBT). Not only are blood products overutilized and associated with risks, but preoperative anemia is both a modifiable and predisposing factor for PBT. Our objective was to assess risk factors for PBT and determine a high-risk preoperative hemoglobin to inform transfusion stewardship practices. Methods: Patients that underwent head and neck cancer free flap reconstruction (n = 363) between 2012 and 2019 were included. Univariable and multivariable analyses evaluated predictors of PBT. Results: Overall, 11% of patients were anemic and 19% were transfused. Mean preoperative hemoglobin was significantly lower in the PBT group (128 g/L vs. 145 g/L, p < 0.0001). In our multivariable model, lower preoperative hemoglobin (odds ratio [OR] = 0.94), higher T stage (OR = 2.65), and lower body mass index (BMI) (OR = 0.89) increased the odds of PBT. Adjusting for staging and BMI, the OR of PBT was increased below 120 g/L hemoglobin. Higher mean units of PBT were administered for hemoglobin below 150 g/L with a large inflection below 120 g/L (p < 0.0001). Conclusions: Low preoperative hemoglobin is the strongest predictor of PBT in major head and neck cancer surgery. Recognizing and managing anemia is essential in surgical planning.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».