Morbidity and mortality of radical prostatectomy differs by insurance status
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Private insurance status may favorably affect various health outcomes including those associated with radical prostatectomy (RP). We explored the effect of insurance status on 5 short-term RP outcomes. METHODS: Within the Health Care Utilization Project Nationwide Inpatient Sample (NIS) we focused on RPs performed within the 5 most contemporary years (2003-2007). We tested the rates of blood transfusions, extended length of stay, intraoperative and postoperative complications, as well as in-hospital mortality, stratified according to insurance status. Multivariable logistic regression analyses, fitted with general estimation equations for clustering among hospitals, adjusted for confounding factors. RESULTS: Overall, 61,167 RPs were identified. Of those, private insurance accounted for the majority of cases (n = 41,312, 67.5%), followed by Medicare (n = 18,759, 30.7%) and Medicaid (n = 1096, 1.8%). Insurance status other than private was associated with higher rates of blood transfusions (P < .001), higher overall postoperative complication rates (P < .001), higher rates of hospital stay above the median (P < .001), as well as higher in-hospital mortality (P = .01). In multivariable analyses, compared with patients with private insurance, Medicaid patients had higher rates of blood transfusion (odds ratio [OR] = 1.45, P < .001), length of stay beyond the median (OR = 1.61, P < .001) postoperative complications (OR= 1.24, P = .02), and in-hospital mortality (OR = 4.91, = .01). Similarly, Medicare patients had higher rates of blood transfusions (OR = 1.21, P < .001), overall postoperative complications (OR = 1.17, P×< .001) and length of stay beyond the median (OR = 1.25, P < .001). CONCLUSIONS: Even after adjusting for confounding factors, patients with private insurance have better outcomes than their counterparts with nonprivate insurance.
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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) | 0,000 | 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 ».