Surgical Volume and Long-Term Survival Following Surgery for Colorectal Cancer in the Veterans Affairs Health-Care System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to examine the relationship between hospital surgical volume and long-term survival in patients with a new diagnosis of colorectal cancer who underwent surgical resection during fiscal years 1991-2000 in the Veterans Affairs (VA) health-care system. METHODS: This research was a cohort study of patients admitted to all VA hospitals with a new diagnosis of colorectal cancer who underwent surgical resection between October 1990 and September 2000 and followed through September 2001. Overall 5-yr cumulative survival was calculated from Kaplan-Meier estimates, while adjusted risk of death was estimated using a Cox proportional hazards model. Adjustment was made for differences in patient characteristics including comorbidity, receipt of therapy, and year of surgery. RESULTS: We identified 34,888 individuals with a new diagnosis of colorectal cancer in VA hospitals during fiscal years 1991-2000, of whom 22,633 (65%) underwent surgical resection. The majority (98.5%) were men, the mean age was 68 yr, and the two largest race/ethnic groups were whites (75%) and blacks (17%). The 5-yr cumulative survival was greater among those who received surgery in high surgical volume hospitals as defined by 25 or more procedures per year (52.1%) than among those who received surgery in low volume hospitals (48.3%). After adjusting for differences in patient characteristics, comorbidity, receipt of adjuvant therapy, and year of surgery, we found 7% and 11% increases in 5-yr survival for patients with colon and rectal cancers, respectively, who underwent surgical resection in high volume hospitals compared with those who had surgery in low volume hospitals. CONCLUSIONS: Greater hospital surgical volume is an independent predictor of prolonged long-term survival following surgery for both colon and rectal cancer in the VA health-care system. The volume-long-term mortality relationship is greater for rectal than for colon cancer patients, perhaps reflecting the fact that surgery for rectal cancer is more technically demanding. Future studies are needed to discover what aspects of clinical management explain these differences.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».