The true risk of blood transfusion after nephrectomy for renal masses: a population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
What's known on the subject? and What does the study add? There is a paucity of population‐based analyses of expected outcomes after renal surgery for kidney cancer. Reported blood transfusion rates after nephrectomy show considerable variability, probably as a result of the referral patterns that influence reports from tertiary academic medical centres. With emerging data on the inferior outcomes in patients undergoing allogeneic blood transfusion, we aimed to evaluate the patient, surgeon and hospital factors that influence the receipt of a blood transfusion after nephrectomy. A more detailed understanding of these factors may help in preoperative patient counselling and informed consent. Objective To examine blood transfusion rates after nephrectomy for renal masses at the population‐level. Patients and Methods We performed a population‐based, retrospective observational study using a national discharge abstract database. The study cohort consisted of 10 902 patients who were treated by radical nephrectomy ( RN ) or partial nephrectomy ( PN ) for a renal mass between 1 A pril 2003 and 31 M arch 2008. The association between blood transfusion and various explanatory variables was examined using the chi‐squared test and multivariable logistic regression. Results The overall blood transfusion rate was 18.1%. Transfusions occurred after 28.2%, 12.7%, 9.2% and 8.6% of open RN , open PN , laparoscopic RN and laparoscopic PN , respectively ( P < 0.001). Transfusion rates were found to be strongly associated with age and comorbidity, such that patients aged <50 years with C harlson scores of 0 were transfused 11.2% and 14.5% of the time compared to 28.2% and 40.7% in patients aged ≥80 years with C harlson scores of ≥3, respectively ( P < 0.001). On multivariable logistic regression, age ( P < 0.001), C harlson score ( P < 0.001), procedure type ( P < 0.001), surgeon ( P < 0.001) and hospital volume quartile ( P < 0.001) were all found to be associated with the rate of blood transfusions, whereas year of surgery, sex and income quintile were not. Conclusions The transfusion rate after nephrectomy in general clinical practice is higher than that reported in the urological literature. Patient and provider factors appear to contribute to the considerable variability that exists in the observed transfusion rate. A more detailed understanding of these factors may help with respect to preoperative patient counselling and informed consent.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».