Declining use of red blood cell transfusions for gastrointestinal cancer surgery: A population-based analysis.
Notice bibliographique
Résumé
802 Background: Perioperative anemia is common in gastrointestinal (GI) cancer surgery patients and is often treated with red blood cell transfusion (RBCT), which carries risks for inferior oncologic outcomes. Despite level-1 evidence for restrictive transfusion strategies, RBCT use is often not consistent with guidelines leading to a high rate of unnecessary transfusions. Understanding of RBCT use at the population-level is necessary to develop system-level efforts to minimize perioperative RBCT for cancer. We sought to evaluate the secular trends of transfusion in a large North American population. Methods: We conducted a population-based retrospective cohort study of patients undergoing GI cancer resection between 2007-2018 using linked administrative health datasets in Ontario, Canada. Primary outcome was administration of any RBCT during the hospitalization. Temporal RBCT trends were analyzed with Cochran-Armittage tests for trend. Modified Poisson regression assessed trends while controlling for potential confounders. Results: Of 79,764 patients undergoing GI cancer resection, median age was 69 (IQR: 60-78) years old and 55.5% were male. The most frequent cancer site was colorectal cancer (n = 63,243), followed by esophago-gastric (n = 7,307), hepato-pancreato-biliary (n = 6,510), and small bowel (n = 2,704). 30% of patients received RBCT. The proportion of patients transfused decreased from 26.5% in 2007 to 18.9% in 2018 (p < 0.001). This trend remained consistent when stratified by sex, age, cancer type, operative approach, procedure setting, and institution teaching status. After adjusting for patient and institution factors, the time period was associated with receipt of RBCT with a relative risk of 0.94 (95% CI 0.91-0.96) for 2011-14 and 0.75 (95% CI 0.73-0.78) for 2015-2018 compared to the period of 2007-10. Conclusions: Over the 11-year study period, we observed a decrease in RBCT for GI cancer resection. These findings may reflect the dissemination of clinical guidelines and implementation of patient blood management programs. An evaluation of institutional variation and the relationship with outcomes is warranted to identify opportunities for further improvement.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».