Does gender influence morbidity or mortality in the surgical treatment of renal masses?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We determine the relationship between gender and surgical morbidity after radical nephrectomy (RN) and partial nephrectomy (PN) for renal masses on a population level. METHODS: We conducted a population-based, retrospective study using the Canadian Institute for Health Information Discharge Abstract Database. This included 20 286 RNs (82.5%) and 4292 PNs (17.5%) from April 1, 1998 to March 31, 2008. Complications were identified by ICD-9 and 10 codes, and comorbidity was assessed with the Charlson Index. The association between gender and in-hospital complication rates and mortality were examined using the Chi-square test, as well as with multivariable logistic regression, adjusting for explanatory variables including type of surgery, age, and comorbidity. RESULTS: Overall, men experienced a higher unadjusted complication rate than women (35.1% vs. 32.7%), as well as a higher unadjusted in-hospital mortality rate (1.46% vs. 0.84%), respectively. Men also demonstrated significantly higher rates of cardiac, wound, nephrectomy-specific, and medical complications. Women experienced fewer complications than men after RN (p = 0.0002), but not after PN (p = 0.33). On multivariable logistic regression analysis, women had a lower overall complication rate (odds ratio [OR] 0.94, 95% confidence interval [CI] 0.88-0.99), and a lower inhospital mortality rate (OR 0.64, 95% CI 0.49-0.83) after kidney surgery. CONCLUSIONS: In our population-based analysis, in-hospital morbidity after renal surgery was significantly lower for women. Further study is needed to determine if the observed effect is related to differences in surgical difficulty, perioperative care, or unmeasured confounders.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».