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Enregistrement W2076788534 · doi:10.3171/2014.11.focus14694

Demographic factors, outcomes, and patient access to transsphenoidal surgery for Cushing's disease: analysis of the Nationwide Inpatient Sample from 2002 to 2010

2015· article· en· W2076788534 sur OpenAlexaff
Daniel J. Wilson, Diana Jin, Timothy Wen, John D. Carmichael, Steven Cen, William J. Mack, Gabriel Zada

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePituitary Gland Disorders and Treatments
Établissements canadiensImmunovaccine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTranssphenoidal surgeryUnivariate analysisMultivariate analysisIncidence (geometry)Mortality rateEmergency medicinePediatricsSurgeryInternal medicinePituitary adenoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT Cushing's disease (CD) is a potentially lethal neuroendocrinopathy that often requires specialized multidisciplinary treatment to achieve optimized outcomes. The authors analyzed data pertaining to patient, hospital, and admission characteristics as they relate to outcomes following transsphenoidal surgery (TSS) in more than 5500 patients treated for CD. METHODS The Nationwide Inpatient Sample (NIS) database was used to identify all patients admitted with CD between 2002 and 2010. A variety of patient demographic data (e.g., age, sex, race, payer status), hospital variables (e.g., bed size, TSS volume, teaching status), and admission subtypes (e.g., elective, emergency) were tested for association with postoperative endocrine and nonendocrine complications, mortality, nonroutine discharge, length of stay, and total hospital charges. All tests were performed using univariate analysis followed by multivariate analysis, with 4 models tested via an additive methodology. Statistical significance was defined as a p value < 0.05 for all analyses. RESULTS From 2002 to 2010, 5527 individuals who were admitted for TSS (54 biopsies, 4254 partial resections, and 1271 total resections; 5579 total TSS procedures) were identified as patients with CD. There were 25 deaths following TSS, resulting in a mortality incidence rate of 0.45%. Nonendocrine and endocrine complications were reported in 22.4% and 11.1% of patients, respectively. The most common nonendocrine complications were postoperative neurological complications (6.98%) and mechanical ventilation (1.71%). Diabetes insipidus was reported in 14.79% of patients. In a multivariate analysis, patients with Medicare were at increased risk of nonendocrine complications (relative risk [RR] 2.24, 95% CI 1.15-4.38; p = 0.02). Patients with Medicare had increased risk of higher charges (RR 1.89, 95% CI 1.04-3.45; p = 0.04), as did those with Medicaid (RR 1.93, 95% CI 1.10-3.41; p = 0.02). Additionally, as compared with white patients, Hispanic patients had an increased rate of higher charges (RR 1.86, 95% CI 1.12-3.10; p = 0.02). Patients whose age was less than 40 years had a higher risk of developing diabetes insipidus (RR 1.39, 95% CI 1.0-1.93; p = 0.05). When compared with those in northeast hospitals, patients in western hospitals were more likely to experience nonendocrine complications (RR 1.85, 95% CI 0.99-3.46; p = 0.05) and endocrine complications (RR 1.98, 95% CI 1.28-3.07; p < 0.01). Patients treated in teaching hospitals were at significantly lower risk of incurring higher hospital charges (RR 0.49, 95% CI 0.28-0.85; p = 0.01). Patients with emergency admissions had a risk of higher hospital charges (RR 3.06, 95% CI 1.26-7.46; p = 0.01) and nonendocrine complications (RR 3.18, 95% CI 1.22-8.28; p = 0.02). CONCLUSIONS This review of NIS data in more than 5500 patients treated surgically for CD pointed to major outcome disparities predicted primarily by payer status, admission type, and hospital region. Identification and targeting of such barriers to quality health care in patients with CD may help optimize patient outcomes on a national level and present an opportunity to improve access of high-risk patient subgroups to specialty centers of excellence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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