Hospital and Surgeon Determinants of Carotid Endarterectomy Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior studies have found associations between surgeon and hospital case volumes and outcomes after carotid endarterectomy (CEA), but they have not simultaneously assessed the importance of a number of surgeon and hospital characteristics. OBJECTIVE: To simultaneously assess associations between hospital case volume, teaching status, clinical trial participation, and surgeon specialty and case volume and the outcome after CEA. DESIGN: Analysis of a large administrative data-base using logistic regression to correlate adverse outcomes after CEA with surgeon and hospital characteristics. SETTING AND PATIENTS: A Canadian administrative hospital discharge database of all patients undergoing CEA in fiscal years 1994 through 1997. MAIN OUTCOME MEASURES: In-hospital stroke and/or death. RESULTS: We found an inverse relationship between both hospital and surgeon case volumes and adverse outcomes. Teaching status had no association with outcome, but previous clinical trial participation predicted a better outcome. General surgeons fared worse than other specialists. Low-volume surgeons in low-volume hospitals had a relative risk of 3.5 for adverse outcomes compared with high-volume surgeons in high-volume hospitals. CONCLUSIONS: Several physician and hospital characteristics are determinants of outcome after CEA, but the negative effects of low hospital and surgeon case volumes, in particular, suggest that regionalization should be considered for CEA and that surgeons with low case volumes should not be performing CEA.
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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 | 0,000 |
| 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 ».