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J-GLOBAL ID：202202286622832680   整理番号：22A0479562

外来肩関節形成術のための適切な患者選択:リスク予測ツール【JST・京大機械翻訳】

Appropriate patient selection for outpatient shoulder arthroplasty: a risk prediction tool

著者 (15件)： Goltz Daniel E. (Department of Orthopaedic Surgery, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA) ,  Burnett Robert A. (Department of Orthopaedic Surgery, Rush University Medical Center, Chicago, IL, USA) ,  Levin Jay M. (Department of Orthopaedic Surgery, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA) ,  Wickman John R. (Department of Orthopaedic Surgery, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA) ,  Belay Elshaday S. (Department of Orthopaedic Surgery, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA) ,  Howell Claire B. (Department of Orthopaedic Surgery, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA) ,  Risoli Thomas J. (Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke School of Medicine, Durham, NC, USA) ,  Green Cynthia L. (Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke School of Medicine, Durham, NC, USA) ,  Simmons J. Alan (Rush Research Core, Rush University Medical Center, Chicago, IL, USA) ,  Nicholson Gregory P. (Department of Orthopaedic Surgery, Rush University Medical Center, Chicago, IL, USA) ,  Verma Nikhil N. (Department of Orthopaedic Surgery, Rush University Medical Center, Chicago, IL, USA) ,  Lassiter Tally E. (Department of Orthopaedic Surgery, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA) ,  Anakwenze Oke A. (Department of Orthopaedic Surgery, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA) ,  Garrigues Grant E. (Department of Orthopaedic Surgery, Rush University Medical Center, Chicago, IL, USA) ,  Klifto Christopher S. (Department of Orthopaedic Surgery, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA)
資料名： Journal of Shoulder and Elbow Surgery  (Journal of Shoulder and Elbow Surgery)
巻： 31  号： 2  ページ： 235-244  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1821A  ISSN： 1058-2746  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 入院患者から外来肩関節形成術への移行は,安全性を確かめ,個別化リスクに関して術前に患者を治療するために,適切な患者選択に決定的に依存する。同一日退院のコストと患者需要は,この移行を促進し,検証された予測ツールは,合併症に対する外科医の責任の低下を助け,同じ日退院に適した患者を選択する助けになる。正確な予測モデルは,短い入院期間(少なくとも術後1日目で退院)のために作成でき,真の外来患者肩関節形成術に適した患者を同定するための有用な代用として潜在的に役立つと仮定した。2つの地理的に多様で,高容積健康システムからの510の肩関節形成術(2805の解剖学的および2605の逆肩関節形成術)の多施設コホートを,レビューした。短期入院患者滞在は,術後0日目または1日目の退院として定義される一次転帰であり,そして,Elixhauser Co病性指数,社会人口学的因子,および術中パラメータを含む因子について,短期滞在のための候補予測因子として検討した。パラメータ選択の因子選択を多変数ロジスティック回帰モデルに組み入れ,10000ブートストラップ試料を用いて内部検証を行った。全体で,2238人の患者(41.4%)は,少なくとも術後1日で退院し,短い入院期間のコホートの間で90日再入院(3.5%対3.3%,P=0.774)の割合に差はなく,入院期間(術後1日退院)の延長の長さがあった。多変量ロジスティック回帰モデルは,術後1日までの退院に対して高い精度(受信者動作特性曲線,0.762)を示し,13変数:手術期間,年齢,性,電解質障害, mar状態,米国麻酔学会スコア,麻痺,糖尿病,神経学的疾患,末梢血管疾患,肺循環疾患,心臓不整脈,および凝固欠損から構成された。感度と特異性を最大にするパーセンテージは47%と計算された。内部検証は過剰適合に対するバイアス補正後の精度の最小損失を示し,予測モデルは容易な臨床使用を容易にするために自由に利用可能なオンラインツールに組み込まれた。肩関節形成術後の入院期間の短い入院患者の長さに対するリスク予測ツールは,13の変数のみを必要とするにもかかわらず,非常に良好な精度に達し,現在まで発表された最大の制度的肩関節形成術コホートにおける広い地理的多様性を有する基礎となるデータベースから導かれた。入院期間の短い患者は,周術期のケア決定が個別化および全体的基盤で常に行われるべきであるが,同じ日退院に適した患者を同定するための代理として役立つ可能性がある。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凝固 ,  ブートストラップ ,  データベース ,  糖尿病 ,  不整脈 ,  麻痺性疾患 ,  解剖学 ,  *母集団 ,  合併症 ,  解剖 ,  入院期間 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 人口統計学 ,  予測因子 ,  ロジスティック回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 肩関節形成術 ,  解剖 ,  逆転 ,  外来患者 ,  患者選択 ,  同一日放電 ,  外来 ,  再入院

分類 (1件)： 運動器系疾患の外科療法  (GG05030O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 外来 ,  肩関節形成術 ,  患者選択 ,  リスク予測 ,  ツール