Trends in surgery for upper urinary tract calculi in the <scp>USA</scp> using the <scp>N</scp> ationwide <scp>I</scp> npatient <scp>S</scp> ample: 1999–2009
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine trends in demographics and treatment for inpatient upper urinary tract calculi in the USA using a population-based cohort. PATIENTS AND METHODS: All patients with a primary or secondary diagnosis of kidney or ureteric calculus between 1999 and 2009 in the US Nationwide Inpatient Sample were extracted and weighted. Temporal trend analyses were used to determine trends in gender, race and age presentation, as well as utilization rates of interventions. Temporal trends were quantified using the estimated annual percent change (EAPC) using least squares linear regression analysis. RESULTS: Overall, 2 109 455 patients were hospitalized with upper urinary tract calculi over the 11-year period. The majority of admissions were for ureteric calculi (63.4%). Admissions for renal calculus increased by 12.1% during the study period (EAPC + 0.92%, P = 0.039, 95% CI: 0.17-1.66), whilst discharges for ureteric calculus remained stable. A significant increase (25.4%) in hospitalizations for women was found (EAPC + 2.21%, P < 0.001, 95% CI: 1.40-3.03); by 2006, more women than men were admitted to hospital (95 953 vs. 94 556, respectively). There were significant increases in hospitalization for black, Hispanic and older patients. Significant changes in the use of all studied interventions were found except for ureteroscopy, extracorporeal shockwave lithotripsy and nephrectomy. CONCLUSIONS: In this nationally representative sample of inpatient discharges, significant increases were found in admissions for renal compared with ureteric calculi, and for black, Hispanic and older patients. With regard to surgical intervention, the largest increase was found in the use of procedures for kidney calculi. Women now comprise the majority in the inpatient management of stone disease.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».