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Enregistrement W4416499923 · doi:10.1302/1358-992x.2025.14.029

DRIVERS INFLUENCING EMERGENCY DEPARTMENT “BOUNCE BACKS” FOLLOWING SPINE SURGERY

2025· article· en· W4416499923 sur OpenAlexaffabout
Jenna Smith‐Forrester, J-A. Douglas, Endre Németh, J Alant, Susan Barry, Andrew Glennie, William Oxner, Lutz Weise, Sean Christie

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentPsychological interventionPresentation (obstetrics)Failed back surgeryMedical recordHealth careSpinal surgeryChart

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergency department (ED) crowding has become an epidemic in Canada and the assessment of post-operative “bounce backs” after spinal surgery is a critical aspect of both quality assurance and improvement efforts. Laminectomies and discectomies are among the most common surgical interventions for various spinal pathologies. Our primary objective was to identify “bounce back” patterns and potential areas for improvement in patient education and management, ultimately reducing the likelihood of presentation to the ED. All provincial ED datasets (EDIS, STAR & Meditech) were queried over 6 fiscal years identifying patients presenting within 90 days of spine surgery. Identification of surgical procedures was completed using the Canadian Classification of Health Interventions codes (1SC80 and 1SE87). A detailed chart review was conducted for each patient who rebounded to any provincial ED within 90 days of a laminectomy/discectomy. The reason for presentation to the ED was categorized as unrelated (medical) or related (surgical) to the procedure. Between April 1, 2016 – March 31, 2022, a total of 1032 laminectomies and 1133 discectomies were performed on 990 and 1036 patients, respectively. A total of 912 ED visits (n=448 post-laminectomy and n=464 post-discectomy) occurred within 90 days of 2165 surgeries. Reasons for ED visits were categorized as medical (42.6%) or surgical (57.4%). For ED visits related to their surgery, wound care (28.0%), pain management (26.5%) and bladder issues (17.9%) were the most common reasons for presentation. Drainage from the incision (serous or blood) and routine wound checks accounted for 59.1% and surgical site infections account for 27.2% of visits related to the wound. Patients presenting with pain as a primary complaint were discharged home with additional pain medications in 69.1% of cases, whereas 26.0% of patients presented in a pain crisis requiring hospital admission. A significant number of patients present to the ED following spine surgery. Multiple areas of care improvement have been identified. Immediate initiatives should be focused on post-operative education, pain management and system change to facilitate wound management outside of the ED.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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