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Enregistrement W3011976965 · doi:10.21037/tau.2020.01.22

Incidence and preoperative predictors for major complications following radical nephroureterectomy

2020· article· en· W3011976965 sur OpenAlex
Neil J. Kocher, David Canes, Karim Bensalah, Morgan Rouprêt, Costas D. Lallas, Vitaly Margulis, Shahrokh F. Shariat, Pierre Colin, Surena F. Matin, Chad R. Tracy, Évanguelos Xylinas, Andrew Wagner, M. Roumiguié, Wassim Kassouf, Tobias Klatte, Jay D. Raman

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTranslational Andrology and Urology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesPennsylvania State UniversityUniversity of Pennsylvania
Mots-clésMedicineComorbidityCohortIncidence (geometry)Charlson comorbidity indexLogistic regressionDiabetes mellitusKidney diseaseInternal medicineUnivariate analysisSurgeryMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Radical nephroureterectomy (RNU) is the referent standard for managing bulky, invasive, or high grade upper-tract urothelial carcinoma (UTUC). The UTUC patient population, however, generally harbor medical comorbidities thereby placing them at risk of surgical complications. This study reviews a large international cohort of RNU patients to define the risk of major complications and preoperative factors associated with their occurrence. METHODS: Patients undergoing RNU at 14 academic medical centers between 2002 and 2015 were retrospectively reviewed. Preoperative clinical, demographic, operative, and comorbidity indices were recorded. The modified Clavien-Dindo index was used to grade complications occurring within 30 days of surgery. The association between preoperative variables and major complications occurring after RNU was determined by multivariable logistic regression. RESULTS: were included. Over three-quarters of the cohort was white, 50.1% had baseline chronic kidney disease (CKD) ≥ stage III, 22.4% had a Charlson comorbidity index (CCI) score >5, and 17.1% had an Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) performance status ≥2. Overall, 413 (32.6%) experienced a complication including 103 (8.1%) with a major event. Specific distribution of major complications included 49 Clavien III, 44 Clavien IV, and 10 Clavien V. On univariate analysis, patient age (P=0.006), hypertension (P=0.002), diabetes mellitus (P=0.023), CKD stage (P<0.001), American Society of Anesthesiologists (ASA) score (P=0.022), ECOG (P<0.001), and CCI (P<0.001) all were associated with major complications. On multivariate analysis, ECOG ≥2 (OR 2.38, 95% CI, 1.46-3.90), P=0.001), CCI >5 (OR 3.45, 95% CI, 1.41-8.33, P=0.007), and CKD stage ≥3 (OR 3.64, P=0.008) were independently associated with major complications. CONCLUSIONS: Major complications following RNU occurred in almost 10% of patients. Impaired preoperative performance status and baseline CKD are preoperative variables associated with these major post-surgical adverse event. These easily measurable indices warrant consideration and discussion prior to proceeding with RNU.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,289
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