Rates, Causes, and Predictive Factors of Hospital Readmissions After Spine Surgery for Lumbar Spinal Stenosis: A Nationwide Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to determine the rates, causes, and predictive factors of readmissions at different periods following spine surgery, up to 180 days. METHODS: This study utilized data from the 2018 to 2019 Nationwide Readmissions Database and included four postoperative periods: 0 to 7 days, 8 to 30 days, 31 to 90 days, and 91 to 180 days. The causes of readmissions and potential predictive factors were systematically identified. All analyses were performed for each period. RESULTS: For the 180,281 patients (mean age, 65.4 years) included, 2.4% were readmitted between 0 and 7 days, 3.5% between 8 and 30 days, 3.7% between 31 and 90 days, and 4.3% between 91 and 180 days (cumulative rates: 2.4%, 5.9%, 9.3%, and 12.1%, respectively). The causes of readmissions varied across different periods: surgical site-related causes predominated within the first 30 days, whereas nonsurgical site-related causes were more prevalent from 31 to 180 days; other surgical care complication (e.g., infection) was the most prevalent cause between 0 and 7 days (10.7%) and between 8 and 30 days (29.2%), while spondylopathies/spondyloarthropathy (e.g., spinal stenosis) were the leading causes between 31 and 90 days (12.6%) and between 91 and 180 days (17.5%). The predictive factors associated with readmissions also varied across different periods. For example, patients who underwent fusion was associated with a decreased risk of readmissions between 31 and 180 days (e.g., between 91 and 180 days: odds ratio [OR], 0.79; 95% confidence interval [CI], 0.72-0.86; p<0.001), rather than between 0 and 30 days (e.g., between 0 and 7 days: OR, 0.99; 95% CI, 0.90-1.08; p=0.81). CONCLUSION: About 6% of patients with lumbar spinal stenosis who underwent spine surgery were readmitted within 30 days and 12% by 180 days. The causes of readmissions and predictive factors varied by period, providing valuable insights for quality improvement efforts and the burden of readmission reductions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».