Prédiction, par le Réseau de Neurones Artificiels, de la sortie le jour même après une arthroplastie totale du genou primaire sur la base de variables préopératoires et peropératoires

Prédiction, par le Réseau de Neurones Artificiels, de la sortie le jour même après une arthroplastie totale du genou primaire sur la base de variables préopératoires et peropératoires

Cette étude pertinente a eu recours à un modèle de réseau de neurones artificiels (ANN) pour déterminer les variables pré- et périopératoires les plus importantes pour prédire la sortie le jour même chez les patients bénéficiant d’une arthroplastie totale du genou (ATG).

Les données de cette étude ont été collectées à partir de la base de données du Programme national d’amélioration de la qualité de la chirurgie (NSQIP) de l’année 2018 afin d’analyser les variables démographiques, préopératoires et peropératoires. Les variables recueillies auprès de 28 742 patients ont été analysées en fonction de leur contribution à la durée du séjour à l’hôpital.

La modélisation ANN et l’analyse de régression logistique ont toutes deux révélé des facteurs cliniquement importants pour prédire les patients qui peuvent subir en toute sécurité une sortie le jour même d’une ATG ambulatoire.

Artificial neural network prediction of same-day discharge following primary total knee arthroplasty based on preoperative and intraoperative variables

Bone Joint J. 2021 Aug;103-B(8):1358-1366. doi: 10.1302/0301-620X.103B8.BJJ-2020-1013.R2.

Chapman Wei, Theodore Quan, Kevin Y Wang, Alex Gu, Safa C Fassihi, Cynthia A Kahlenberg, Michael-Alexander Malahias, Jiabin Liu, Savyasachi Thakkar, Alejandro Gonzalez Della Valle, Peter K Sculco

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