Surgeon Specialty and Operative Mortality With Lung Resection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to examine the effect of subspecialty training on operative mortality following lung resection. SUMMARY BACKGROUND DATA: While several different surgical subspecialists perform lung resection for cancer, many believe that this procedure is best performed by board-certified thoracic surgeons. METHODS: Using the national Medicare database 1998 to 1999, we identified patients undergoing lung resection (lobectomy or pneumonectomy) for lung cancer. Operating surgeons were identified by unique physician identifier codes contained in the discharge abstract. We used the American Board of Thoracic Surgery database, as well as physician practice patterns, to designate surgeons as general surgeons, cardiothoracic surgeons, or noncardiac thoracic surgeons. Using logistic regression models, we compared operative mortality across surgeon subspecialties, adjusting for patient, surgeon, and hospital characteristics. RESULTS: Overall, 25,545 Medicare patients underwent lung resection, 36% by general surgeons, 39% by cardiothoracic surgeons, and 25% by noncardiac thoracic surgeons. Patient characteristics did not differ substantially by surgeon specialty. Adjusted operative mortality rates were lowest for cardiothoracic and noncardiac thoracic surgeons (7.6% general surgeons, 5.6% cardiothoracic surgeons, 5.8% noncardiac thoracic surgeons, P = 0.001). In analyses restricted to high-volume surgeons (>20 lung resections/y), mortality rates were lowest for noncardiac thoracic surgeons (5.1% noncardiac thoracic, 5.2% cardiothoracic, and 6.1% general surgeons) (P < 0.01 for difference between general surgeons and thoracic surgeons). In analyses restricted to high-volume hospitals (>45 lung resections/y), mortality rates were again lowest for noncardiac thoracic surgeons (5.0% noncardiac thoracic, 5.3% cardiothoracic, and 6.1% general surgeons) (P < 0.01 for differences between all 3 groups). CONCLUSIONS: Operative mortality with lung resection varies by surgeon specialty. Some, but not all, of this variation in operative mortality is attributable to hospital and surgeon volume.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».