Long-term Outcomes Following Emergency General Surgery in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Emergency general surgery (EGS) conditions represent a large and growing burden for patients and healthcare systems alike, particularly among older adults (age ≥ 65). While the short-term risks of EGS among older adults have been studied, little is known about long-term functional outcomes in this population. This knowledge gap raises questions about the pursuit of high-intensity EGS care in older adults, limits surgeons’ abilities to counsel patients, and may lead to decision making that is not patient-centred. Methods: We developed a population-based cohort of older adults hospitalized in Ontario from 2006-2016 for one of eight EGS diagnoses. We then matched this cohort to a control group based on demographics and health status and compared long-term function, measured as time spent alive and living at home, between groups over five years. Next, we used a multivariable Cox regression model to determine the association between timely primary care physician (PCP) follow-up after EGS and long-term function. Finally, we used a multistate model to describe the functional trajectories experienced by older adults in the five years following EGS. Results: We identified 105,925 older adults with an EGS admission. While EGS cases experienced less time alive and at home compared to controls (mean 43 vs. 50 months, p<0.001), 57% remained alive and at home after five years. Nonetheless, older EGS patients were at higher risk for nursing home admission or death for at least five years compared to controls (HR 1.17-5.11). Timely follow-up with a PCP was associated with a reduced risk of nursing home admission or death compared to no follow-up (HR 0.87, 95% CI 0.84–0.91). Over the five years following EGS admission, 32% of older adults experienced functional decline requiring new assistance from home care services; functional recovery ranged from 36-43% annually over five years. Conclusions: The majority of older adults have favorable functional outcomes following EGS admission suggesting that high-intensity EGS care should not be withheld based on age alone. Nonetheless, our findings indicate that older adults require long-term supports following EGS to mitigate the risk of functional decline and recover from temporary losses of function when they occur.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».