Age-stratified perioperative mortality after urological surgeries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: More elderly patients are presenting for surgical consultation. Understanding the risk of mortality by age group after urological surgery is important for patient selection and counselling. METHODS: A historical cohort study of The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) database from 2006-2015 was performed. Current procedural terminology (CPT) codes for similar surgical procedures were grouped for analyses. Urological procedures commonly performed in elderly patients were identified and stratified by patient age and surgical approach (open vs. laparoscopic/robotic). The primary outcome was the absolute risk of death by 30 days stratified by age for each surgical procedure. The secondary outcome was risk of death by surgical approach (open vs. laparoscopic/robotic). RESULTS: Twelve urological procedures were reviewed including 124 262 patients. A total of 1011 (0.8%) deaths occurred by 30 days after surgery. The procedure with the highest incidence of mortality by 30 days was open nephroureterectomy (2.9 %). In patients 80 years and over, the procedure with the highest incidence of death was open radical nephrectomy (5.32%). There was an increased risk of mortality with increasing age group for all procedures. Unadjusted risk of mortality was consistently higher in patients who receive open compared to laparoscopic surgery. CONCLUSIONS: There is an increasing risk of mortality with age and with open surgical approach in urology. Knowledge regarding the absolute risk of mortality in patients receiving common urological surgeries may improve patient selection and counselling.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».