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Enregistrement W2589696161 · doi:10.1200/jco.2014.32.4_suppl.484

Association of partial nephrectomy and presence of robotic surgery for kidney cancer in the United States.

2014· article· en· W2589696161 sur OpenAlexaff
Steven V. Kardos, Brian Shuch, Peter G. Schulam, Quoc‐Dien Trinh, Maxine Sun, Nathan D. Shippee, Jesse D. Sammon, Simon P. Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrectomyRenal cell carcinomaKidney cancerLogistic regressionOdds ratioCohortSurgeryCancerInternal medicinePopulationUrologyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

484 Background: While hospital and surgeon characteristics are associated with the type of nephrectomy performed for renal cell carcinoma (RCC), it is unknown whether hospital presence of robotic surgery increases the likelihood of patients receiving partial nephrectomy (PN). Therefore, we evaluate the relationship of PN and hospital presence of robotic surgery from a population-based cohort in the U.S. Methods: After merging the Nationwide Inpatient Sample (NIS) and the American Hospital Association (AHA) survey from 2006 to 2008, we identified 21,999 patients who underwent either PN or radical nephrectomy (RN) for RCC. The primary outcome of this study was the type of nephrectomy performed. Multivariable logistic regression was used to identify hospital characteristics associated with receipt of PN, after adjusting for patient case mix. Results: Overall, we identified 4,832 (22.0%) and 16,347 (88.0%) patients who were surgically treated for RCC with PN and RN, respectively. On multivariable analysis, patients undergoing surgery were more likely to receive PN at academic (OR: 2.77;p<0.001), urban (OR: 3.66; p<0.001), and American College of Surgeon (ACOS) designated cancer centers (OR: 1.10; p<0.05) compared to non-academic, rural, and non-designated hospitals, respectively. After adjusting for patient and hospital characteristics, patients undergoing surgery at hospitals with presence of robotic surgery were also associated with higher adjusted odds ratios for receipt of PN compared to those treated at hospitals without the presence of this advanced treatment technology (OR: 1.28; p<0.001). Conclusions: While academic status and urban locations are established characteristics influencing the type of nephrectomy performed for RCC, ACOS cancer center designation and hospital presence of robotic surgery were also associated with higher use of PN. Our results are informative in identifying key hospital characteristics which may facilitate greater adoption of PN.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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