Impact on mortality of increasing surgical volumes within hospitals after regionalization of thoracic surgery in Ontario, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
225 Background: The causal direction of the volume-outcome relationship in surgery has not yet been established. Our objective was to study the effect of absolute hospital volume of anatomic lung resections and volume changes within hospitals on mortality, length of stay (LOS), readmission (RA), and post-discharge visits to the emergency room (ER visits), during a period of regionalization for lung surgery in Ontario, Canada, to test the theory of "practice makes perfect". Methods: For each anatomic lung resection in Ontario from 2004-2010 we determined the volume change within hospital as the difference in hospital operative volume between the year immediately prior to the date of surgery and year prior to that (Dvolume). We used generalized estimating equations and logistic regression, controlling for clustering within hospitals, to examine the effect of Dvolume, patient factors and year on operative mortality, RA and ER visits. Negative binomial regression was used for LOS. The absolute effect of volume, measured as the 12-month hospital volume prior to each procedure, on outcomes was also examined with the same models. Results: Higher hospital volumes were associated with significant improvements in mortality and length of stay, (for increases of 10 cases, mortality OR=0.98 [95%CI: 0.96-1.00] and LOS RR=0.98 [95% CI: 0.97-0.99]), but not for RA or ER visits. However, increases in within-hospital volume did not lead to changes in mortality (OR=1.00, 95% CI: 0.96-1.10), RA (OR=1.00, 95% CI: 0.99-1.00), or ER visits (OR=0.99, 95% CI: 0.98-1.00). Volume increases within hospitals did lead to small improvements in LOS (RR=0.996, 95% CI: 0.993-0.999). Conclusions: Increasing volumes within hospitals did not lead to improvements in mortality in our study, but did result in small improvements in LOS. The decrease in LOS was likely appropriate as it was not associated with changes in RA or ER visits. A volume-outcome relationship between absolute hospital volume and improved mortality was observed, but was not explained by increasing volumes within hospitals; thus practice did not make perfect for 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».