[Translated article] Surgical Risk Following Anatomic Lung Resection in Thoracic Surgery: A Prediction Model Derived From a Spanish Multicenter Database |
| |
| Affiliation: | 1. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda, Madrid, Spain;2. Unidad de Bioestadística, Instituto de Investigación Biomédica Puerta de Hierro (IDIPHISA), CIBERESP, Madrid, Spain;3. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitari Mútua Terrassa, Universidad de Barcelona, Terrassa, Barcelona, Spain;4. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Miguel Servet y Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa, IIS Aragón, Zaragoza, Spain;5. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Ramón y Cajal, Madrid, Spain;6. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital General Universitario de Alicante, Alicante, Spain;7. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Virgen Macarena, Sevilla, Spain;8. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario de Salamanca, Universidad de Salamanca, IBSAL, Salamanca, Spain;9. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario de Donostia, San Sebastián-Donostia, Spain;10. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Quironsalud Madrid, Madrid, Spain;11. Servicio de Cirugía Torácica, Fundación Instituto Valenciano de Oncología, Valencia, Spain;12. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Virgen del Rocío, Sevilla, Spain;13. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Clinic de Barcelona, Instituto Respiratorio, Universidad de Barcelona, Barcelona, Spain;14. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario La Princesa, Madrid, Spain;15. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, Spain;p. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario de Badajoz, Badajoz, Spain;q. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario de Albacete, Albacete, Spain;r. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain;s. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, Spain;t. Servicio de Cirugía Torácica, Complejo Hospitalario de Navarra, Pamplona, Spain;u. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Regional Universitario, Málaga, Spain;v. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Sagrat Cor, Barcelona, Spain;w. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Puerta del Mar, Cádiz, Spain;x. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Vall d’Hebron, Barcelona, Spain;y. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Cruces, Bilbao, Spain;z. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario La Ribera, Alcira, Valencia, Spain;11. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Santa Creu y Sant Pau, Universidad Autónoma de Barcelona, Barcelona, Spain;12. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Arnau de Vilanova, Lleida, Spain;13. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Virgen de las Nieves, Granada, Spain;14. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario de Bellvitge, Hospitalet de Llobregat, Barcelona, Spain;15. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital del Mar, IMIM (Instituto de Investigación Médica Hospital del Mar), Barcelona, Spain;16. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Marqués de Valdecilla, Santader, Spain;17. Servicio de Cirugía Torácica, Hospital Universitario Gregorio Marañón, Madrid, Spain |
| |
| Abstract: | IntroductionThe aim of this study was to develop a surgical risk prediction model in patients undergoing anatomic lung resections from the registry of the Spanish Video-Assisted Thoracic Surgery Group (GEVATS).MethodsData were collected from 3533 patients undergoing anatomic lung resection for any diagnosis between December 20, 2016 and March 20, 2018.We defined a combined outcome variable: death or Clavien-Dindo grade IV complication at 90 days after surgery. Univariate and multivariate analyses were performed by logistic regression. Internal validation of the model was performed using resampling techniques.ResultsThe incidence of the outcome variable was 4.29% (95% CI 3.6–4.9). The variables remaining in the final logistic model were: age, sex, previous lung cancer resection, dyspnea (mMRC), right pneumonectomy, and ppo DLCO. The performance parameters of the model adjusted by resampling were: C-statistic 0.712 (95% CI 0.648–0.750), Brier score 0.042 and bootstrap shrinkage 0.854.ConclusionsThe risk prediction model obtained from the GEVATS database is a simple, valid, and reliable model that is a useful tool for establishing the risk of a patient undergoing anatomic lung resection. |
| |
| Keywords: | Predictive risk model Anatomic lung resection Thoracic surgery Minimally invasive surgery Surgical risk Post-surgical morbidity and mortality Modelo predictivo de riesgo Resección pulmonar anatómica Cirugía torácica Cirugía mínimamente invasiva Riesgo quirúrgico Morbimortalidad posquirúrgica |
| 本文献已被 ScienceDirect 等数据库收录！ |
|
