Benefit in regionalisation of care for patients treated with radical cystectomy: a nationwide inpatient sample analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify in absolute terms the potential benefit of regionalisation of care from low- to high-volume hospitals. PATIENTS AND METHODS: Patients with a primary diagnosis of bladder cancer treated with radical cystectomy (RC) were identified within the Nationwide Inpatient Sample, a retrospective observational population-based cohort of the USA, between 1998 and 2009. Intraoperative and postoperative complications, blood transfusions, prolonged length of stay, and in-hospital mortality rates represented the outcomes of interest. Potentially avoidable outcomes were calculated by subtracting predicted rates (i.e. estimated outcomes if care was delivered at a high-volume hospital) from observed rates (i.e. actual observed outcomes after care delivered at a low-volume hospital). Multivariable logistic regression models and number needed to treat were generated. RESULTS: Patients treated at high-volume hospitals had lower odds of complications during hospitalisation than those treated in low-volume hospitals. Potentially avoidable intraoperative complications, postoperative complications, blood transfusions, prolonged hospitalisation, and in-hospital mortality rates were 0.6, 7.4, 2.8, 9.4, and 2.0%, respectively. This corresponds to a number needed to redirect from low- to high-volume hospitals in order to avoid one adverse event of 166, 14, 36, 11 and 50, respectively. CONCLUSION: This is the first report to quantify the potential benefit of regionalisation of RC for muscle-invasive bladder cancer to high-volume hospitals.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».