Correction of Ureteropelvic Junction Obstruction in Children: National Trends and Comparative Effectiveness in Operative Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the national trends and comparative effectiveness of the various treatments for pediatric ureteropelvic junction obstruction (UPJO). PATIENTS AND METHODS: Within the Nationwide Inpatient Sample, a weighted estimate of 35,275 pediatric patients (<19 years; 1998-2010) with UPJO underwent open pyeloplasty (OP), laparoscopic pyeloplasty (LP), robot-assisted pyeloplasty (RP, ≥October 2008) or endopyelotomy (EP). National trends in utilization and comparative effectiveness were evaluated. RESULTS: Minimally invasive pyeloplasty (RP+LP, MIP) utilization began to increase in 2007; MIP accounted for 16.9% of cases (2008-2010). EP accounted for 1.4% of all cases from 1998 to 2010. On individual multivariate models (relative to OP): (a) no significant differences were noted between groups for intraoperative complications; (b) RP and LP had equivalent risks of postoperative complications developing (vs OP), but EP had a significantly higher risk of postoperative complications; (c) RP and EP had significantly higher risks of necessitating transfusions; (d) RP, LP, and EP had higher overall risks of greater hospital charges; (e) RP had a lower risk of greater length of stay, while EP had a higher risk (LP and OP were equivalent). CONCLUSIONS: OP continues to be the predominant treatment for patients with UPJO. RP was the most common MIP modality in every age group. Compared with OP patients, RP patients had equivalent risk for intraoperative and postoperative complications, lower risk for greater length-of-stay, but higher risks for transfusions and greater hospital charges. LP patients had higher overall hospital charges, but no mitigating benefits relative to OP. EP fared poorly on most outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».