Contemporary Volume–Outcome Relationships for Percutaneous Nephrolithotomy: Results from the Nationwide Inpatient Sample
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/OBJECTIVE: We sought to examine the contemporary relationship between case volume and outcome for percutaneous nephrolithotomy (PCNL) using a publically available administrative database. METHODS: A weighted sample of 7785 patients was obtained from the 2010 Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) Nationwide Inpatient Sample (NIS). ICD-9-CM diagnostic codes were used to identify patients with urolithiasis (592.0, 592.1, and 592.9) who underwent percutaneous nephrostomy with fragmentation (5504). Charlson Comorbidity Indices (CCI) were calculated based on diagnostic codes for all patients. Hospital case volume was quartile classified and we then compared key outcomes (the complication rate, transfusion rate, length of stay [LOS], and in-hospital mortality rate) by volume quartile. We then performed multivariate analysis to examine the effect of CCI, annual volume, and age on key outcomes. RESULTS: The overall complication rate was 17% in the weighted sample. In univariate analysis, statistically significant variation in the complication rate, CCI, transfusion rate, and in-hospital mortality was noted with regard to the hospital volume. The complication rate and transfusion rates varied by case volume, but in a nonlinear fashion, wherein rates were highest at the lowest and highest volume centers. CCI was strongly predictive (p<0.001) of complications and LOS in the multivariate analysis. Case volume was only predictive (p=0.042) of LOS in the multivariate analysis. CONCLUSION: Annual case volume of the treating center was associated with shorter LOS after PCNL, but case volume was not independently predictive of complication or transfusion in multivariate analysis. CCI was a strong independent predictor of complication and LOS.
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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 | 0,004 |
| 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 ».