Preventable mortality after common urological surgery: failing to rescue?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess in-hospital mortality in patients undergoing many commonly performed urological surgeries in light of decreasing nationwide perioperative mortality over the past decade. This phenomenon has been attributed in part to a decline in 'failure to rescue' (FTR) rates, e.g. death after a complication that was potentially recognisable/preventable. PATIENTS AND METHODS: Discharges of all patients undergoing urological surgery between 1998 and 2010 were extracted from the Nationwide Inpatient Sample and assessed for overall and FTR mortality. Admission trends were assessed with linear regression. Logistic regression models fitted with generalised estimating equations were used to estimate the impact of primary predictors on over-all and FTR mortality and changes in mortality rates. RESULTS: Between 1998 and 2010, an estimated 7,725,736 urological surgeries requiring hospitalisation were performed in the USA; admissions for urological surgery decreased 0.63% per year (P = 0.008). Odds of overall mortality decreased slightly (odds ratio [OR] 0.990, 95% confidence interval [CI] 0.988-0.993), yet the odds of mortality attributable to FTR increased 5% every year (OR 1.050, 95% CI 1.038-1.062). Patient age, race, Charlson Comorbidity Index, public insurance status, as well as urban hospital location were independent predictors of FTR mortality (P < 0.001). CONCLUSION: A shift from inpatient to outpatient surgery for commonly performed urological procedures has coincided with increasing rates of FTR mortality. Older, sicker, minority group patients and those with public insurance were more likely to die after a potentially recognisable/preventable complication. These strata of high-risk individuals represent ideal targets for process improvement initiatives.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».