Thirty-day unplanned readmission rates and risk factors in spine surgery: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the rise in the incidence of spinal disorders due to the global aging population, advances in surgical techniques and perioperative care have led to an increase in the number of spinal surgeries.However, postoperative complications remain difficult to prevent completely, and the rate of unplanned readmissions within 30 days varies greatly and increases the burden on medical care.This study aims to integrate existing research data through meta-analysis to systematically assess the incidence and risk factors of unplanned readmission within 30 days in patients undergoing spinal surgery, providing evidence-based support for clinical decision-making. METHODS: For this systematic review and meta-analysis, we systematically searched PubMed, Web of Science, Embase, the Cochrane Library, CNKI, the Wanfang Medical Database, the VIP Database, and the CBM Database from January 1, 2015, to July 4, 2025, for cohort studies reporting 30-day unplanned readmission rates and associated risk factors in patients undergoing spinal surgery.The pooled incidence rates of 30-day unplanned readmission were calculated using the DerSimonian-Laird (DL) random-effects model. For risk factors, odds ratio (OR) and 95% confidence intervals (95% CIs) from multivariate analyses were extracted and pooled using the DL model, followed by Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman (HKSJ) adjustment.The quality of evidence was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale(NOS).This study is registered with PROSPERO(registration number:CRD420251045270). RESULTS: 19 studies (n = 367,027) reported a pooled readmission rate of 4.50%(95%CI:3.80-5.30, P < 0.05). Surgical site infection(SSI) was the leading cause of readmission, and that the mean time to postoperative readmission was 17.3 ± 5.6 days. After applying the HKSJ correction, multivariate analysis identified that ASA classification ≥ 3(OR = 1.70,95%CI:1.16-2.48), length of stay > 5d(OR = 2.17,95%CI:1.62-2.91),BMI ≥ 30(OR = 1.23,95%CI:1.06-1.44),hypertension(OR = 1.20,95%CI:1.08-1.33), tumor(OR = 2.33, 95%CI:1.25-4.35), multi-level fusion(OR = 1.27,95%CI:1.09-1.47), diabetes mellitus(OR = 1.28, 95%CI:1.07-1.52), chronic pulmonary disease(OR = 1.44,95%CI:1.11-1.88), peripheral vascular disease(OR = 1.25,95%CI:1.02-1.53), and age ≥ 60 years(OR = 1.44,95%CI:1.11-1.88) were significant risk factors for unplanned 30-day readmission in patients undergoing spinal surgery. CONCLUSION: The 30-day unplanned readmission rate of spinal surgery patients remains elevated, and we recommend implementing stratified management strategies, including:preoperative assessment and risk screening, intraoperative optimization of surgical techniques, and focused postoperative monitoring in high-risk patients to mitigate readmission risk and improve patient outcomes.
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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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».