Quality Indicators of Central Compartment Neck Dissection in Thyroid Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Quality metrics are an increasingly important means of improving patient care. Variability in the number of lymph nodes removed during central compartment lymph node dissection (CCLND) at the time of thyroidectomy has not been studied. STUDY DESIGN: A retrospective cohort study was performed using American College of Surgeons National Quality Improvement Program (ACS-NSQIP) data. SETTING: Centers in North America and worldwide contributing data to ACS-NSQIP and performing thyroidectomy on adults in inpatient and outpatient settings were included. SUBJECTS AND METHODS: Adult patients undergoing thyroidectomy with or without CCLND were included. Outcomes of interest were number of nodes removed during CCLND and risks of postoperative hypocalcemia. RESULTS: In total, 6108 patients met inclusion criteria (1565 with CCLND). The median number of lymph nodes removed during CCLND was 2. There was no statistically significant association between postoperative hypocalcemia and CCNLD, regardless of number of nodes removed. However, we were underpowered to detect this association based on the overall low nodal yield of many CCLNDs performed. CONCLUSION: In many cases where CCLND is documented as part of thyroidectomy, very few lymph nodes are removed. Our ability to draw conclusions regarding the effect of CCLND on postoperative hypocalcemia is restricted due to the limited nature of many CCLNDs performed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».