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Enregistrement W7044225253

The use of functional capacity to predict postoperative outcomes in subjects undergoing colorectal resection

2013· dissertation· en· W7044225253 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésPerioperativeOdds ratioComplicationConfidence intervalIncidence (geometry)Retrospective cohort studyLogistic regressionPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There is increasing evidence to suggest that functional capacity assessment can identify patients at high risk for major surgery, however previous studies have used heterogeneous patient populations. We sought to investigate the effect of poor functional capacity on the incidence of postoperative complications in a population of subjects undergoing elective colorectal surgery. Methods: A retrospective cohort study of adult subjects undergoing elective colorectal resection at a single university-affiliated institution from 2005 to 2011 who were participants in three clinical trials was performed. The main exposure variable was poor functional capacity as measured by cardiopulmonary exercise testing (CPET) or by the distance walked in six-minutes (6MWT). The main outcome variable was complications that occurred within 30 days of the index operation and length of stay. Receiver-operating characteristics curves identified threshold for increased perioperative risk. Multiple regression models estimated the effect of exposure on the outcome by adjusting for confounders. Results: A total of 296 were included in the overall subject cohort. The 6MWT was available in all subjects, and CPET was available in 114 subjects. The overall incidence of postoperative complications was 42% (126/296). The threshold for increased perioperative risk was found to be a peak oxygen consumption (VO2) < 72% of predicted,and a 6MWT < 392 meters. After adjusting for confounders, the odds of suffering a major complication was 7.66 times (95% confidence interval 1.57–37.44) higher in subjects with peak VO2 < 72% of predicted compared to those with peak VO2 ≥ 72% of predicted. The odds of suffering a cardiopulmonary complication (OR 4.75, 95% CI1.46–15.44) or minor complications (OR 1.87, 95% CI 1.02 – 3.46) was significantly higher in subjects with 6MWT < 392 meters. However, major complications were not associated with 6MWT < 392 meters (OR 1.10, 95% CI 0.42–2.99), after adjusting for confounders. Conclusions: Poor functional capacity is associated with increased perioperative risk in subjects undergoing elective colorectal surgery. Functional capacity assessment can be performed using CPET or the 6MWT.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2013
Routes d'admission1
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