Hospital-level quality indicators for kidney cancer surgery: A Veteran’s Affairs national health system validation of concept.
Notice bibliographique
Résumé
667 Background: Validation and implementation of quality indicators (QIs) for oncological surgical care is imperative in national health care systems. However, QIs must be adjusted for significant case-mix variations among hospitals and to capture disparate patient outcomes. Here, we explore and validate a compound quality score (CQS) as a metric for hospital-level quality of care in kidney cancer patients. Methods: Kidney cancer patients (n = 8233) treated at the VA (2005-2015) were identified. Two previously described and validated process QIs were explored: the proportion of patients with a) T1a tumors undergoing partial nephrectomy; and b) T1-T2 tumors undergoing minimally invasive radical nephrectomy. Demographics, comorbidity, tumor characteristics and treatment year were used for case-mix adjustment using indirect standardization / multivariable regression models. The predicted vs observed ratio of cases was calculated to generate each QI score. CQS represents the sum of both QIs scores. Ninety-six hospitals were benchmarked by CQS and patient-level outcomes were regressed on CQS levels to assess for length of stay (LOS), 30 days complications/readmission, 90 days overall mortality and total cost of surgical admission. Results: CQS identified 25, 33 and 38 hospitals with higher, lower and average performance, respectively. Total CQS score was independently associated with LOS [β = -0.04, p< 0.01, predicted LOS 0.84 days shorter for CQS = 2 vs. CQS = -2], 30 days surgical complications [OR = 0.88, p < 0.01] or 30 days medical complications [OR = 0.93, p < 0.01] and total cost of surgical admission [β = -0.014, p< 0.01, predicted 12% lower cost for CQS = 2 vs. CQS = -2]. No association was found between CQS and 30 day readmissions or 90 days mortality (all p>0.05), although low event rates were observed (8.9% and 1.7%, respectively). Conclusions : Variability in quality of surgical care at a hospital-level can be captured with the CQS among kidney cancer patients. CQS is associated with length of stay, post-operative complications and total cost of surgical admission. Quality indicators should be used to identify, audit and implement quality improvement strategies across health systems.
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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 | 0,078 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».