Geographic Variation in Surgical Practice Patterns and Outcomes for Resected Nonmetastatic Gastric Cancer in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gastrectomy with negative resection margins and adequate lymph node dissection is the cornerstone of curative treatment for gastric cancer (GC). However, gastrectomy is a complex and invasive operation with significant morbidity and mortality. Little is known about surgical practice patterns or short- and long-term outcomes in earlystage GC in Canada. Methods: We undertook a population-based retrospective cohort study of patients with GC diagnosed between 1 April 2005 and 31 March 2008. Chart review provided clinical and operative details such as disease stage, primary tumour location, surgical approach, operation, lymph nodes, and resection margins. Administrative data provided patient demographics, geography, and vital status. Variations in treatment and outcomes were compared for 14 local health integration networks. Descriptive statistics and log-rank tests were used to examine geographic variation. Results: We identified 722 patients with nonmetastatic resected GC. We documented significant provincial variation in case mix, including primary tumour location, stage at diagnosis, and tumour grade. Short-term surgical outcomes varied across the province. The percentage of patients with 15 or fewer lymph nodes removed and examined varied from 41.8% to 73.8% (p = 0.02), and the rate of positive surgical margins ranged from 15.2% to 50.0% (p = 0.002). The 30-day surgical mortality rates did not vary statistically significantly across the province (p = 0.13); however, rates ranged from 0% to 16.7%. Overall 5-year survival was 44% and ranged from 31% to 55% across the province. Conclusions: This cohort of patients with resected stages I–III GC is the largest analyzed in Canada, providing important historical information about treatment outcomes. Understanding the causes of regional variation will support interventions aiming to improve GC operative outcomes in the cancer system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».