In‐hospital mortality and failure‐to‐rescue rates after radical cystectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To show the underlying variability in peri-operative mortality after radical cystectomy (RC) by analysing failure-to-rescue (FTR) rates, i.e. deaths after complications. MATERIALS AND METHODS: Patients undergoing RC for non-metastatic bladder cancer (BCa) were identified from the Nationwide Inpatient Sample, 1999-2009, resulting in a weighted estimate of 79,972 patients. The FTR rates were assessed according to patient and hospital characteristics, as well as complication type. Generalized linear regression analyses were performed. RESULTS: Overall, 26,740 patients had a complication, corresponding to a FTR rate of 5.5%. Septicaemia (odds ratio [OR]: 13.41, P < 0.001) and cardiac (OR: 3.97, P < 0.001), wound-related (OR: 2.12, P < 0.001), genitourinary (OR: 1.62, P = 0.045) and haematological (OR: 1.78, P = 0.008) complications were associated with FTR. Older age (OR: 1.05, P < 0.001), increasing comorbidities (OR: 1.33, P < 0.001), Medicare (OR: 1.52, P = 0.016), and Medicaid insurance status (OR: 2.10, P = 0.029) were associated with higher odds of FTR. Conversely, increasing hospital volume (OR: 0.992, P = 0.014) reduced the odds of FTR. CONCLUSIONS: Whereas both patient and hospital characteristics were associated with increased odds of FTR, the occurrence of septicaemia and cardiac complications were the most strongly associated with a higher risk of in-hospital mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».