Day-of-surgery quality gaps in glycemic management: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Perioperative hyperglycemia is associated with worse patient outcomes. Characterizing quality gaps in day-of-surgery glucose management can guide quality improvement teams to address this risk factor for infection, readmission, and death. This retrospective cohort study used administrative and electronic health record data to describe process, outcome, and balancing measures of day-of-surgery glycemic management for adult patients with and without diabetes undergoing surgery at 6 hospitals in Alberta, Canada between 2019 and 2024. Participants were stratified by diabetes, prediabetes, no diabetes and unknown diabetes status. We report the association between hyperglycemia (blood glucose ≥ 10.0 mmol.L −1 ) and length of stay, admission to ICU, and 30-day readmissions as an exploratory analysis. There were 12,275 eligible procedures including 3,164 procedures performed on patients with diabetes (25.8%). Of patients with diabetes, 85.4% ( n = 2,703) had at least one glucose measurement on the day of surgery and 37.1% ( n = 1,004) had hyperglycemia. About half of patients with diabetes and hyperglycemia received insulin (51.4%, n = 516). More than 10% of patients with prediabetes, no diabetes, and unknown diabetes status had hyperglycemia and less than 20% received insulin. Patients with hyperglycemia on the day of surgery had longer length of stay (4.49 days; 95% CI 4.70 to 5.18 days; p < 0.0001), postoperative ICU admission (aOR 5.37; 95% CI 4.45–6.49; p < 0.001) and odds of 30-day readmission (aOR 2.19; 95% CI 1.89–2.54; p < 0.0001). There were important quality gaps in glucose measurement and hyperglycemia treatment for patients with diabetes. Hyperglycemia was common and clinically significant among patients without diabetes. Future work to understand the prevalence of hyperglycemia in patients without diabetes and to address quality gaps in day-of-surgery glucose measurement are needed.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».