Analysis of mortality in colorectal surgery in the Bi‐National Colorectal Cancer Audit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the last decade, there has been a significant increase in interest for public reporting of outcome data and performance comparison across institutions and surgeons. This study aims at comparing postoperative mortality after colorectal cancer surgery across units and individual consultants in Australia and New Zealand using funnel plots. METHODS: The Bi-National Colorectal Cancer Audit database was used. Unadjusted and adjusted funnel plots of inpatient mortality were constructed. Risk adjustment was based upon multivariable logistic regression models using purposeful covariate selection. RESULTS: A total of 10 008 patients undergoing surgery for colorectal cancer from 56 surgical units and 90 consultants were identified. Overall inpatient mortality was 1.51%, corresponding to 1.1% for elective and 3.9% for urgent cases. Logistic regression identified age, American Society of Anesthesiologists score, urgent surgery and open surgery to be independently associated with inpatient mortality. Unadjusted and adjusted funnel plot analysis identified three (5.3%) units exceeding the inner limit and none exceeding the outer limit. Six (6.6%) consultants had inpatient mortality between the upper inner and outer limits and one (1.1%) between the inferior inner and outer limits. Upon adjustment, seven (7.7%) consultants had inpatient mortality between the inner and outer limit. Potential limitations of this study include: residual confounding being responsible for the association of open surgery and mortality; incomplete case-mix adjustment resulting in outlier identification; and bias towards inclusion of larger institutions. CONCLUSION: Mortality figures in Australia and New Zealand are comparable to recently reported international data. The vast majority of units and consultants are performing within the expected boundaries.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle