Impact of provider volume on operative mortality after radical cystectomy in a publicly funded healthcare system
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We assess the effect of cystectomy provider volume on postoperative mortality in a publicly funded healthcare system. Hospital and surgeon (provider) volume have been shown to be associated with clinically important outcomes for many types of surgery. Volume-outcome studies in patients undergoing radical cystectomy for bladder cancer have primarily originated from privately funded healthcare systems. METHODS: We identified patients undergoing cystectomy in Ontario, Canada, between 1992 and 2004 using administrative databases. The effect of provider volume on postoperative mortality was assessed with multilevel (hierarchical or random effects) logistic regression models, adjusted for patient characteristics. Separate models were fit to examine the effect of surgeon volume and the effect of hospital volume. RESULTS: Of the 3296 cystectomy patients identified, 126 (3.8%) experienced a postoperative death. Neither hospital volume (odds ratio [per 1 unit increase in volume] 0.98, 95% confidence interval [CI] 0.95-1.00; p = 0.074) nor surgeon volume (odds ratio 0.96, 95% CI 0.90-1.02; p = 0.143) were statistically significantly associated with postoperative cystectomy mortality. CONCLUSIONS: In Ontario's publicly funded healthcare system, provider volume was not significantly associated with postoperative mortality.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».