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Enregistrement W1546853405

Influence of hospital characteristics on operative death and survival of patients after major cancer surgery in Ontario.

2006· article· en· W1546853405 sur OpenAlexaffabout
Marko Šimunović, Eddy Rempel, M E Thériault, Angela Coates, Timothy J. Whelan, Eric J. Holowaty, Bernard Langer, Mark N. Levine

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerBreast cancerLogistic regressionCancer registryMortality rateLung cancerSurgeryGeneral surgeryEmergency medicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a lack of information from Canadian hospitals on the role of hospital characteristics such as procedure volume and teaching status on the survival of patients who undergo major cancer resection. Therefore, we chose to study these relationships using data from patients treated in Ontario hospitals. METHODS: We used the Ontario Cancer Registry from calendar years 1990-2000 to obtain data on patients who underwent surgery for breast, colon, lung or esophageal cancer or who underwent major liver surgery related to a cancer diagnosis between 1990 and 1995 in order to assess the influence of volume of procedures and teaching status of hospitals on in-hospital death rate and long-term survival. For each disease site and before observing patient outcomes data, volume cut-off points were selected to create volume groups with similar numbers of patients. Teaching hospitals were those directly affiliated with a medical school. Logistic regression and proportional hazards models were used to consider the clustering of data at the hospital level and to assess operative death and long-term survival. We also used 4 measures to gauge the degree of procedure regionalization across the province including (1) the number of hospitals performing a procedure; (2) the percentage of patients treated in teaching hospitals; (3) the percentage of rural patients treated in higher volume procedure hospitals; and (4) median distances travelled by patients to receive care. RESULTS: The number of patients in our cohorts who underwent resection of the breast, colon, lung, esophagus or liver was 14 346, 8398, 2698, 629 and 362, respectively. Surgery in a high-volume versus a low-volume hospital did not have a statistically significant influence on the odds of operative death for patients who underwent colon, liver, lung or esophageal cancer resection. The risk of long-term death was increased in low-volume versus high-volume hospitals for patients who underwent resection of the breast (hazard ratio [HR] 1.2, 95% confidence interval [95% CI] 1.0-1.4, p < 0.05), lung (HR 1.3, 95% CI 1.1-1.6, p < 0.01) and liver (HR 1.7, 95% CI 1.0-2.7, p = 0.04). There were no significant differences in the odds of operative (in-hospital) death or risk of long-term death among patients treated in teaching compared with nonteaching hospitals. There was more regionalization of liver, lung and esophageal operations versus breast and colon operations. CONCLUSIONS: Increased hospital procedure volume correlated with improved longterm survival for patients in Ontario who underwent some, but not all, cancer resections, whereas hospital teaching status had no significant impact on patient outcomes. Across the province, further regionalization of care may help improve the quality of some cancer procedures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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