Regionalization and Outcomes of Lung Cancer Surgery in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Regionalization of complex surgery to high-volume hospitals has been advocated based on cross-sectional volume-outcome studies. In April 2007, the agency overseeing cancer care in Ontario, Canada, implemented a policy to regionalize lung cancer surgery at 14 designated hospitals, enforced by economic incentives and penalties. We studied the effects of implementation of this policy. Methods Using administrative health data, we used interrupted time series models to analyze the immediate and delayed effects of implementation of the policy on the distribution of lung cancer surgery among hospitals, surgical outcomes, and health services use. Results From 2004 to 2012, 16,641 patients underwent surgery for lung cancer. The proportion of operations performed in designated hospitals increased from 71% to 89% after the policy was implemented. Although operative mortality decreased from 4.1% to 2.9% (adjusted odds ratio, 0.68; 95% CI, 0.58 to 0.81; P < .001), the reduction was due to a preexisting declining trend in mortality. In contrast, in the years after implementation of the policy, length of hospital stay decreased more than expected from the baseline trend by 7% per year (95% CI, 5% to 9%; P < .001), and the distance traveled by all patients to the hospital for surgery increased by 4% per year (95% CI, 0% to 8%; P = .03), neither of which were explained by preexisting trends. Analyses limited to patients ≥ 70 years of age demonstrated a reduction in operative mortality (odds ratio, 0.80 per year after regionalization; 95% CI, 0.67 to 0.95; P = .01). Conclusion A policy to regionalize lung cancer surgery in Ontario led to increased centralization of surgery services but was not independently associated with improvements in operative mortality. Improvements in length of stay and in operative mortality among elderly patients suggest areas where regionalization may be beneficial.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».