Background: Metal bar removal after the Nuss repair procedure is prone to be cancelled in cases of operating time shortages due it being suitable to be postponed without harming patients. Consequently, planning operation times as exactly as possible could be one solution.
Objective: Statistical modelling of operation times of metal bar removal after Nuss repair using the prespecified independent predictors of age, sex, intraoperative complications, and number of implanted metal bars.
Material and methods: We included all patients whose operation notes included an operation time, which was modelled via linear regression and subject to internal validation via bootstrap. Exploratory analyses also consisted of the surgeon's experience, the number of stabilizers, the body mass index, and preceding re-do surgery for bar dislocation.
Results: We included 265 patients (14% ♀) with a median age of 19 years (interquartile range 17-20 years), of whom 81% had 1 and 17% had 2 metal bars removed. The prespecified regression model was statistically significant (likelihood ratio 56; df = 5; P < 0.001) and had a bias corrected R2 of 0.148. Patient age influenced operation times by 2.1min per year of life (95% confidence interval 1.3-2.9min; P < 0.001) and 16min per explanted metal bar (95% confidence interval: 10-22min; P < 0.001).
Conclusion: The patient-specific factors of age and the number of explanted metal bars influenced the operation times and can be included into scheduling operation times.
Zusammenfassung: HINTERGRUND: Die Metallentfernung nach abgeschlossener Trichterbrustkorrektur fällt als elektiver Eingriff nicht selten zuerst den Kapazitätsengpässen der Operationsabteilung zum Opfer. Aufgrund dessen ist eine möglichst exakte Planung der zu erwartenden Schnitt-Naht-Zeit wünschenswert.
Ziel der arbeit: Modellierung der Schnitt-Naht-Zeiten der Metallentfernung nach Nuss-Operation anhand der präspezifizierten unabhängigen Variablen Alter, Geschlecht, Anzahl der zu explantierenden Metallbügel sowie intraoperativ aufgetretener Komplikationen.
Material und methoden: Wir schlossen retrospektiv alle Metallentfernungen nach Trichterbrustkorrektur zwischen Januar 2009 und Dezember 2020 in die Untersuchung ein. Diese wurden mittels linearer Regression modelliert und mittels Bootstrap intern validiert. Explorativ wurden zusätzlich die Erfahrung der Operateure, die Anzahl der Stabilisatoren sowie der Körpermasseindex und eine etwaige Revisionsoperation untersucht.
Ergebnisse: Wir schlossen 265 Patient:innen (14 % ♀) mit einem medianen Alter von 19 Jahren (Interquartilsabstand: 17–20) in die Untersuchung ein, wobei bei 81 % ein und bei 17 % zwei Metallbügel explantiert wurden. Das präspezifizierte Regressionsmodell war statistisch signifikant besser als das Nullmodell (Likelihood-Ratio 56; df = 5; p < 0,001) und hatte eine biaskorrigierte Modellgüte von R2 = 0,148. Das Patient:innenalter beeinflusste die Schnitt-Naht-Zeit um 2,1 min (95 %-Konfidenzintervall: 1,3–2,9; p < 0,001) pro Lebensjahr und jeder zu explantierende Metallbügel um 16 min (95 %-Konfidenzintervall: 10–22; p < 0,001).
Schlussfolgerung: Das Patient:innenalter wie auch der Anzahl der zu explantierenden Metallbügel können die Schnitt-Naht-Zeit beeinflussen und können in der Zeitplanung der Operation Berücksichtigung finden.
Keywords: Implat removal; Linear regression; Pectus excavatum; Pediatric surgery; Surgical time.
© 2023. The Author(s).