Outcomes stratified by sex.
Notice bibliographique
Résumé
<div> It is uncertain whether sex is an independent risk factor for poor outcomes after non-cardiac surgery. We examined sex differences in short- and long-term mortality and morbidity in patients undergoing non-cardiac surgery in Alberta, Canada. Using linked administrative databases, we identified patients undergoing one of 45 different non-cardiac surgeries who were hospitalized between 2008 and 2019. Adjusted odds ratios (95% CI) were reported for mortality at 30-days, 6-months, and 1-year stratified by sex. Secondary outcomes including all-cause hospitalization, hospitalization for heart failure (HF), hospitalization for acute coronary syndrome (ACS), hospitalization for infection, hospitalization for stroke, and hospitalization for bleeding were also analyzed. Multivariate logistic regression was adjusted for age, sex, surgery type, the components of the Charlson Comorbidity Index, and the Revised Cardiac Risk Index. We identified 552,224 unique patients who underwent non-cardiac surgery of which 304,408 (55.1%) were female. Male sex was a predictor of mortality at 30-days (aOR 1.25 (1.14, 1.38), p<0.0001), 6-months (aOR 1.26 (1.20, 1.33), p<0.0001), and 1-year (aOR 1.25 (1.20, 1.31), p<0.0001). Similarly, male sex was a predictor of hospital readmission at 30-days (1.12 (1.09, 1.14), p<0.0001), 6-months (aOR 1.11 (1.10, 1.13), p<0.0001), and 1-year (aOR 1.06 (1.04, 1.07), p<0.0001). When the results were stratified by age, the effect of male sex on clinical outcome diminished for age ≥ 65years compared to younger patients. In conclusion, male patients undergoing non-cardiac surgery have higher risks of all-cause mortality and readmission after adjustment for baseline risk factor differences, particularly in those under 65-years-old. The overall incidence of readmission for stroke, bleeding, HF and ACS after non-cardiac surgery was low. The impact of male sex on clinical outcomes decreases with increasing age, suggesting the importance of considering the effect of both sex and age on clinical outcomes after non-cardiac surgery. </div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,155 | 0,085 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».