Can recent health service use predict postoperative complications in seniors undergoing colon cancer surgery?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: La chirurgie pour un cancer du colon est associée à un taux élevé de morbidité, particulièrement chez les personnes âgées. Il y a présentement un manque d'outils d'évaluation pour les patients vulnérables à risque de complications postopératoires. Le but de cette étude était d'identifier des prédicteurs de complications postopératoires graves chez les personnes âgées subissant une chirurgie pour cancer du colon, basé sur des données provenant de statistiques récentes sur l'utilisation des services de santé.Méthodes: Une cohorte prospective historique de patients atteints de cancer du colon âgés de 65 ans ou plus a été assemblée à partir de données d'hospitalisation provenant du fournisseur d'assurance de soins de santé de la province du Québec (2000-2006). Les réclamations administratives pour soins de santé de chaque patient ont été utilisées pour documenter les sections de l'Outil d'évaluation gérontologique (Comprensive Geriatric Assessment). Les complications postopératoires graves à 30 jours ont été évaluées à l'aide de la classification Clavien-Dindo (échelons III-V). Les associations entre complications et les caractéristiques des patients ont été évalués à l'aide d'un modèle Cox.Résultats: 3,789 patients ont été inclus (âge médian : 76; 54,3% féminin). 24,2% des cas étaient des chirurgies d'urgence. Des complications postopératoires ont été décelées dans 29% de la cohorte. Des complications d'échelon III, IV ou V ont été décelées dans 17.3%, 12.6% et 5% de la cohorte, respectivement (délai médian avant la première complication : 6 jours). Le taux d'incidence de visites postopératoires en salle d'urgence et de réadmission était de 17.8% et 11.3%, respectivement. Certaines variables furent associées de manière significative aux complications grâce à une analyse multivariée : sexe masculin (RR = 1.28, ICI = 1.13-1.45), âge ≥ 85 ans (RR = 1.25, IC = 1.03-1.52), plus de 10 médicaments actifs prescrits dans les 6 mois précédent la chirurgie (RR = 1.24, IC = 1.03-1.49), soins récents pour insuffisance rénale ou maladie cardiovasculaire (RR = 1.43, IC = 1.02-1.99; RR = 1.25, IC = 1.10 – 1.43), et chirurgie d'urgence (RR = 1.39, IC = 1.22-1.59).Conclusions: Une quantité importante de medicaments nouvellement prescrits, des soins récents pour insuffisance rénale ou maladies cardiovascuaires, et des chirurgies d'urgence ont tous été associés avec des complications postopératoires graves. Cette étude démontre la pertinence du développement d'outils d'évaluation basées sur des données provenant de statistiques d'utilisation des services de santé, dans le but d'identifier des populations âgées vulnérables à risque de complications postopératoires.
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».