Surgical volume is related to the rate of positive surgical margins at radical prostatectomy in European patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the association between surgical volume (SV) and the rate of positive surgical margins (PSM) after radical prostatectomy (RP) in a large single-institution European cohort of patients. PATIENTS AND METHODS: In all, 2402 men had a RP by a group of 11 surgeons, all of whom were trained by the surgeon with the highest SV; all surgeons used the same surgical technique. Variables assessed before RP were prostate-specific antigen (PSA) level, clinical stage and biopsy Gleason sum; variables assessed after RP were PSA level, extracapsular extension, seminal vesicle invasion, lymph node invasion and pathological Gleason sum. These were used to predict the rate of PSM in models before or after RP. Multivariate models were complemented with SV to test its independent and multivariate statistical significance and to quantify its impact on the model's overall (and 200 bootstrap-corrected) predictive accuracy. RESULTS: The mean (range) SV was 201 (1-1293) RPs; the mean (median, range) rate of PSM was 20.2 (21.4, 0-32.9)%. In multivariate models, SV was a highly statistically significant independent predictor of PSM (P < 0.001) and increased the predictive accuracy in multivariate models both before (2.0%) and after RP (1.5%, both P < 0.001). However, when the surgeon with the highest SV, who contributed to 1293 cases, was removed from the analyses, the multivariate independent prediction and the gains in predictive accuracy related to adding SV, disappeared in the models both before (P = 0.9, accuracy gain 0.1%) and after (P = 0.4, accuracy gain - 0.3%) RP. CONCLUSIONS: These results indicate that patients treated by surgeons with a very high volume can expect to have a significantly lower rate of PSM, after accounting for clinical and pathological case-mix differences. However, SV is not a predictor of PSM when analyses are restricted to intermediate- and low-volume surgeons.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».