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Enregistrement W4415291952 · doi:10.1016/j.arth.2025.10.042

The Elixhauser Comorbidity Index as a Predictor of Disruptive Bleeding in Total Hip Arthroplasty: Impact on Outcomes and Costs

2025· article· en· W4415291952 sur OpenAlexaff
Mitchell K. Ng, Michael A. Mont, Mosadoluwa Afolabi, A. V. Pozdnyakova, Stephen S. Johnston

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Arthroplasty · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensGovernment of New Brunswick
Organismes subventionnairesJohnson and Johnson
Mots-clésComorbidityIndex (typography)Charlson comorbidity indexSeverity of illnessResource useMEDLINERetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With an estimated one million cases per year anticipated by 2030, total hip arthroplasty (THA) is a popular and successful treatment for end-stage hip osteoarthritis. The objectives of this study were to: (1) measure the incidence of disruptive bleeding; (2) determine the demographics of patients and the burden of Elixhauser comorbidity related to disruptive bleeding; and (3) assess the effect of disruptive bleeding on health care utilization (inpatient costs, hospital lengths of stay, and 90-day readmission rates). METHODS: In this cohort study, patients who had primary THA in 2019 were identified using a national health care database. Multivariate logistic regressions were used to examine possible associations with disruptive bleeding after patients were grouped by Elixhauser Comorbidity Index (ECI), which ranged from 0 to ≥ 6. Both 95% confidence intervals (CIs) and odds ratios (ORs) were presented for every ECI. Generalized linear models were used to assess the effects of disruptive bleeding on hospital lengths of stay, 90-day readmission rates, and overall expenses. RESULTS: Disruptive hemorrhage occurred in 6,586 (6.0%) of the 109,482 patients receiving THA. Higher bleeding risk was linked to women and Medicare coverage (P < 0.01). For instance, the risks of disruptive bleeding rose from OR = 1.48 (95% CI 1.23 to 1.78, P < 0.001) for ECI = 2 to OR = 3.81 (95% CI 2.85 to 5.10, P < 0.001) as the comorbidity burden increased. Disruptive bleeding was linked to higher overall expenses ($34,700 versus $23,500 for ECI > 6; P < 0.001), longer hospital stays (6.0 days for ECI ≥ 6; P < 0.001), and higher 90-day readmissions (18.5 versus 10.2% for ECI = 5; P < 0.001). CONCLUSIONS: Patients who had higher comorbidity burdens are more likely to experience disruptive hemorrhage following THA, which is linked to worse short-term results and noticeably higher resource utilization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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