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Erschienen in: Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery 5/2023

29.03.2022 | Orthopaedic Surgery

Risk prediction models incorporating institutional case volume for mortality after hip fracture surgery in the elderly

verfasst von: Seokha Yoo, Eun Jin Jang, Junwoo Jo, Hannah Lee, Yoonbin Hwang, Ho Geol Ryu

Erschienen in: Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery | Ausgabe 5/2023

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Abstract

Introduction

While higher institutional case volume is associated with better postoperative outcomes in various types of surgery, institutional case volume has been rarely included in risk prediction models for surgical patients. This study aimed to develop and validate the predictive models incorporating institutional case volume for predicting in-hospital mortality and 1-year mortality after hip fracture surgery in the elderly.

Materials and methods

Data for all patients (≥ 60 years) who underwent surgery for femur neck fracture, pertrochanteric fracture, or subtrochanteric fracture between January 2008 and December 2016 were extracted from the Korean National Health Insurance Service database. Patients were randomly assigned into the derivation cohort or the validation cohort in a 1:1 ratio. Risk prediction models for in-hospital mortality and 1-year mortality were developed in the derivation cohort using the logistic regression model. Covariates included age, sex, type of fracture, type of anaesthesia, transfusion, and comorbidities such as hypertension, diabetes, coronary artery disease, chronic kidney disease, cerebrovascular disease, and dementia. Two separate models, one with and the other without institutional case volume as a covariate, were constructed, evaluated, and compared using the likelihood ratio test. Based on the models, scoring systems for predicting in-hospital mortality and 1-year mortality were developed.

Results

Analysis of 196,842 patients showed 3.6% in-hospital mortality (7084/196,842) and 15.42% 1-year mortality (30,345/196,842). The model for predicting in-hospital mortality incorporating the institutional case volume demonstrated better discrimination (c-statistics 0.692) compared to the model without the institutional case volume (c-statistics 0.688; likelihood ratio test p value < 0.001). The performance of the model for predicting 1-year mortality was also better when incorporating institutional case volume (c-statistics 0.675 vs. 0.674; likelihood ratio test p value < 0.001).

Conclusions

The new institutional case volume incorporated scoring system may help to predict in-hospital mortality and 1-year mortality after hip fracture surgery in the elderly population.
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Metadaten
Titel
Risk prediction models incorporating institutional case volume for mortality after hip fracture surgery in the elderly
verfasst von
Seokha Yoo
Eun Jin Jang
Junwoo Jo
Hannah Lee
Yoonbin Hwang
Ho Geol Ryu
Publikationsdatum
29.03.2022
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery / Ausgabe 5/2023
Print ISSN: 0936-8051
Elektronische ISSN: 1434-3916
DOI
https://doi.org/10.1007/s00402-022-04426-0

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