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Enregistrement W2941696086 · doi:10.1097/01.ju.0000557168.51553.0b

PD57-12 ROLE OF ROUTINE BIOPSY AFTER RADIATION-BASED THERAPY FOR MUSCLE-INVASIVE BLADDER CANCER

2019· article· en· W2941696086 sur OpenAlexaboutno aff
Ronald Kool, Adnan El‐Achkar, Gautier Marq, Leonardo L. Monteiro, Marie Vanhuyse, Armen Aprikian, Simon Tanguay, Fabio Cury, Luís Souhami, Wassim Kassouf

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBladder cancerBiopsyCystectomyRadiation therapyCancerCystoscopyGeneral surgerySurgeryRadiologyInternal medicineUrinary system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Mortality of Radical cystectomy (RC) differs in the literature from as low as 2.3% for a 90day mortality in a single institution, to as high as 7.9% for a prospective multi-institutional series or 5% for a retrospective review of administrative population-based database.90-day mortality rate of RC in a nation-wide population-based study has not been explored.The aim of this study is to investigate 90-day mortality rate of RC for bladder cancer in a nation-wide population-based study, and to evaluate the effect of number of RC per hospital on the surgical outcomes.METHODS: We used mandatory hospital discharge forms (CMBD) of all patients submitted to RC due to bladder cancer in Spain during 2011-2015.Morbidity and mortality were assessed using discharge codes of the primary admission or any other registered admission up to 3 months after the procedure.Demographics of patients including age, sex, and Charlson comorbidity score as well as hospital size and number of RCs/year have also been recorded.We calculated in-hospital, 30-, 60-and 90-day mortality.Average annual RC volume was used as a continuous variable (logtransformed) and also grouped into deciles in order to identify any potential non-linear relationships.Logistic regression model with mixed effect was performed adjusting for year of surgery, comorbidity, surgical approach, type of admission, age, sex, and hospital size.RESULTS: A total of 12154 RC were operated on in 196 hospitals.87.2% of the patients were males, mean age was 68.1 years (SD 9.8).88.9% of the cases received open surgery, 10% laparoscopic surgery and 1.2% robot-assisted surgery.Most hospitals (110) performed <[ 10 RC/year whereas only 5 did more than 38/year.30-, 60-and 90-day mortality rates of the series were 2.9%, 5.1% and 6.5%, respectively.Lowest mortality rates (3.3% at 90 days) are achieved in hospitals doing more than 38 cases per year.The 90-day adjusted mortality rate is associated with annual average RC volume with a 20.6% decrease per 10 extra RCs /year (95% CI 12.3%-28.1%p<0.001).High Charlson comorbidity index, advanced age, and open surgical approach were the clinical variables associated with higher mortality.CONCLUSIONS: In the setting of a nation-wide populationbased study we report a mortality rate comparable to previous multiinstitutional studies.Our study identifies an inverse association between 90-day mortality and hospital volume.The lack of centralization for RC is of concern in that low-volume centers have a mortality higher than high-volume centers.This would have a more pronounced benefit for patients at high-risk.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,026

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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