Effect of radical prostatectomy surgeon volume on complication rates from a large population-based cohort
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Surgical volume can affect several outcomes following radical prostatectomy (RP). We examined if surgical volume was associated with novel categories of treatment-related complications following RP. METHODS: We examined a population-based cohort of men treated with RP in Ontario, Canada between 2002 and 2009. We used Cox proportional hazard modeling to examine the effect of physician, hospital and patient demographic factors on rates of treatment-related hospital admissions, urologic procedures, and open surgeries. RESULTS: Over the study interval, 15 870 men were treated with RP. A total of 196 surgeons performed a median of 15 cases per year (range: 1-131). Patients treated by surgeons in the highest quartile of annual case volume (>39/year) had a lower risk of hospital admission (hazard ratio [HR]=0.54, 95% CI 0.47-0.61) and urologic procedures (HR=0.69, 95% CI 0.64-0.75), but not open surgeries (HR=0.83, 95% CI 0.47-1.45) than patients treated by surgeons in the lowest quartile (<15/year). Treatment at an academic hospital was associated with a decreased risk of hospitalization (HR=0.75, 95% CI 0.67-0.83), but not of urologic procedures (HR=0.94, 95% CI 0.88-1.01) or open surgeries (HR=0.87, 95% CI 0.54-1.39). There was no significant trend in any of the outcomes by population density. CONCLUSIONS: The annual case volume of the treating surgeon significantly affects a patient's risk of requiring hospitalization or urologic procedures (excluding open surgeries) to manage treatment-related complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».