Impact of Age on Hospital Outcomes Following Minimally Invasive Posterior Lumbar Interbody Fusion: Retrospective Analysis of the Nationwide Inpatient Sample Database from 2016 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Minimally invasive posterior lumbar interbody fusion (MIS-PLIF) is commonly performed to treat degenerative lumbar spinal conditions. Patients of advanced age often present with multiple comorbidities and reduced physiological reserves, influencing surgical risks and recovery. The growing aging population has led to a rising demand for care for older adults, posing significant challenges for health care systems worldwide. OBJECTIVE: This study aimed to identify the associations between different age groups and MIS-PLIF outcomes. METHODS: This study retrospectively analyzed data from the United States Nationwide Inpatient Sample collected between 2016 and 2020. Patients aged ≥60 years who underwent MIS-PLIF were eligible for inclusion in this study. Patients were categorized into age groups (60-69, 70-79, and ≥80 y). Logistic and linear regressions were used to determine the associations between the study variables and outcomes, including in-hospital mortality, complications, nonroutine discharge, and length of stay. RESULTS: A total of 785 patients aged ≥60 (mean age 69.4, SD 0.2) years who underwent MIS-PLIF were included in the analysis, and 18.7% (147/785) experienced at least one complication. After adjustment, compared with patients aged 60 to 69 years, the risk of nonroutine discharge was significantly increased in patients aged 70 to 79 years (adjusted odds ratio 2.33, 95% CI 1.57-3.46; P<.001) and ≥80 years (adjusted odds ratio 4.79, 95% CI 2.64-8.67; P<.001). No significant differences in the risk of complications or length of hospital stay were observed across the age groups. CONCLUSIONS: In older patients undergoing MIS-PLIF, advanced age is an independent predictor of nonroutine discharge. Furthermore, our findings suggest that age alone is not an independent risk factor for complications or extended hospital stays among older patients. These findings underscore that MIS-PLIF is a viable option for older patients, for whom extra attention may still be needed for postoperative care. Implementing age-stratified management for older patients undergoing MIS-PLIF may have important clinical policy implications.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».