Variability in Reconstructive Procedures Following Rectal Cancer Surgery in the United States
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We sought to identify variability in surgical care for rectal cancer across the United States. In particular, we hypothesized that in large areas of the country patients are infrequently treated by proctectomy using restorative ("sphincter-sparing") techniques. METHODS: We used all-payer state hospital discharge data from 21 states to determine county level rates of restorative proctectomy vs nonrestorative proctectomy (with colostomy) for rectal cancer. County of residence data were then used to graphically represent variability in surgical care for rectal cancer. RESULTS: From January 2002 through December 2004, 19,912 proctectomies were performed for rectal cancer. Overall, restorative techniques were used in 50.1% of all patients, whereas nonrestorative techniques were used in 49.9%. In approximately one-fourth of the counties surveyed (n = 125; 26%) nonrestorative techniques were used in greater than 60% of proctectomy cases. In the majority of counties (n = 266; 54%,) nonrestorative techniques were used in 41% to 60% of proctectomy cases. Only 20.0% (n = 98) of counties were characterized by rates of nonrestorative proctectomy below 41%. The extremal quotient was 16.9, indicating significant county variability in colostomy formation for rectal cancer surgery. CONCLUSIONS: There is significant geographic variability in the rates of restorative vs nonrestorative proctectomy for rectal cancer in the United States. Large areas of the country report particularly high rates of colostomy formation after proctectomy. An in-depth population-based analysis designed to identify factors contributing to this variability in surgical treatment of rectal cancer is needed.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».