The effect of surgical volume, age and comorbidities on 30‐day mortality after radical prostatectomy: a population‐based analysis of 9208 consecutive cases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the effect of surgical volume (SV) on 30-day mortality after radical prostatectomy (RP; reportedly 0.1-0.6% and influenced by age and comorbidities) and to explore the most informative SV, age and comorbidity thresholds to distinguish between high- and low-risk men. PATIENTS AND METHODS: Between 1989 and 2000, 9208 consecutive patients were treated with RP. The effects on 30-day mortality of (either continuously coded or categorized) patient age, comorbidities (Charlson Comorbidity Index, CCI) and SV were tested in multivariable logistic regression models. The models were corrected for overfit bias using 200 bootstrap re-samples and were displayed graphically as nomograms. RESULTS: The overall 30-day mortality was 0.52%; being younger (<69 years, 0.3% vs 1.0% 30-day mortality otherwise, P < 0.001), lower CCI (0, 0.2% vs 0.8% otherwise, P < 0.001) and higher SV (>27 RPs, 0.07 vs 0.6% otherwise, P = 0.049) had a protective effect and represented independent predictors of 30-day mortality. After correction for overfit bias, their combined input was 72.3% accurate in predicting 30-day mortality, vs 67.1% (P < 0.001) when the same variables were used in continuously coded (uncategorized) format. A model-derived probability threshold of 27 RPs) can accurately identify patients at negligible risk of 30-day mortality.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».