What Keeps Postpulmonary Resection Patients in Hospital?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prolonged air leak (longer than three days) was hypothesized to be the primary cause of extended hospital stays following pulmonary resection. Its effect on length of stay (LOS) was compared with that of suboptimal pain control, nausea and vomiting, and other causes. Predictors of prolonged LOS and of prolonged air leaks were investigated. DESIGN: Retrospective review of 91 patients. Primary reasons for prolonged hospitalization were determined. Patient characteristics (demographic information, pulmonary function test results, body habitus measurements, smoking history), operative factors (procedure performed, duration of operation, complications) and postoperative factors (time of chest tube removal) were considered. Student's t test and chi2 analysis were used to compare continuous and ratio data, respectively, and linear regression analysis was used to define the equation relating two variables. RESULTS: The mean postoperative LOS was 6.4 days. Only prolonged air leak was predictive of increased LOS (9.4 days versus 5.4 days, P<0.001). Forced expiratory volume in 1 s less than 1.5 L/min, carbon monoxide diffusing capacity less than 80% predicted and the detection of a pneumothorax were all predictive of prolonged air leak. A strong correlation between the time of chest tube removal and LOS was found (r=0.937, P<0.001). Linear regression analysis showed postoperative LOS and duration of thoracostomy tube insertion to be related by the equation y = 0.88x + 2.49 days. CONCLUSION: These results suggest that increased LOS following pulmonary resection is due primarily to prolonged air leaks. Furthermore, patients who have their chest tubes removed sooner are discharged sooner.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle