Surgeon Knowledge Contributes to the Relationship Between Surgeon Volume and Patient Outcomes in Rectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether surgeon knowledge contributes to the relationship between surgeon procedure volume and patient outcomes in rectal cancer. BACKGROUND: Although previous research has shown that treatment by high-volume surgeons is associated with improved outcomes among patients with rectal cancer, the mechanisms for such an association are not well understood. METHODS: In 2009, a mail survey with 8 questions pertaining to rectal cancer care was created, modified for content validity, and sent to all general surgeons in Nova Scotia, Canada. Patients with rectal cancer, who were treated by the survey respondents between July 1, 2002, and June 30, 2006, were identified retrospectively, and a comprehensive standardized review of medical records was used to collect outcome data for this population-based cohort. The association between surgeon survey score (dichotomized into high- and low-score groups on the basis of the median score), surgeon procedure volume, and patient outcomes was examined. RESULTS: Of 521 patients who underwent treatment with curative intent from July 1, 2002, to June 30, 2006, 377 patients (72%) were treated by 25 surgeons who responded to the survey. After controlling for patient and tumor factors, patients treated by high-volume surgeons were more likely to receive a total mesorectal excision (TME) [odds ratio (OR) = 3.89; 95% confidence interval (CI), 2.20-5.83], more likely to undergo an adequate lymph node harvest (OR = 3.67; 95%CI, 2.36-5.70), less likely to have a permanent colostomy (OR = 0.53; 95%CI, 0.30-0.93), and less likely to develop local recurrence (HR = 0.54; 95%CI, 0.29-0.99). When surgeon survey score was included in the multivariate regression models, the relationship between surgeon procedure volume and permanent colostomy was diminished. There was a significant interaction between surgeon survey score and surgeon volume for the outcomes of use of TME (P < 0.01) and local recurrence (P = 0.01). CONCLUSIONS: These data suggest that surgeon knowledge may, at least in part, explain surgeon volume-associated differences in rectal cancer outcomes.
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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 | 0,017 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».