Association of type of renal surgery and access to robotic technology for kidney cancer: results from a population‐based cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the relationship between partial nephrectomy (PN) and hospital availability of robot-assisted surgery from a population-based cohort in the USA. METHODS: After merging the Nationwide Inpatient Sample (NIS) and the American Hospital Association survey from 2006 to 2008, we identified 21 179 patients who underwent either PN or radical nephrectomy (RN) for renal cell carcinoma (RCC). The primary outcome assessed was the type of nephrectomy performed. Multivariable logistic regression identified the patient and hospital characteristics associated with receipt of PN. RESULTS: We identified 4832 (22.8%) and 16 347 (77.2%) patients who were treated for RCC with PN and RN, respectively. On multivariable analysis, patients were more likely to receive PN at academic centres (odds ratio [OR] 2.77; P < 0.001), urban centres (OR 3.66; P < 0.001) and American College of Surgeons (ACOS)-designated cancer centres (OR: 1.10; P < 0.05) compared with non-academic, rural and non-ACOS-designated cancer centre hospitals, respectively. Robot-assisted surgery availability at a hospital was also associated with a higher adjusted odds of PN compared with centres without that availability (OR 1.28; P < 0.001). CONCLUSIONS: Although academic and urban locations are established factors that affect the receipt of PN for RCC, the availability of robot-assisted surgery at a hospital was also independently associated with higher use of PN. Our results are informative in identifying other key hospital characteristics which may facilitate greater adoption of PN.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».