Factors predicting early mortality after radical cystectomy for urothelial carcinoma in a contemporary cohort of patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to identify preoperatively available patient variables associated with increased mortality within 30 and 90 days of radical cystectomy (RC) for localized urothelial carcinoma (UC), and to evaluate temporal trends in early mortality rates. METHODS: We reviewed the National Cancer Database to identify patients who underwent RC for UC between 2006 and 2013. Preoperatively available patient-specific demographics and mortality rates at 30 and 90 days postoperatively were analyzed. Univariable and multivariable logistic regression analyses were performed to examine factors associated with 30- and 90-day mortality. RESULTS: We identified 37 366 patients who underwent RC between 2006 and 2013. Overall mortality rates remained stable over time. From 2006-2013, 936 patients (2.5%) and 2554 patients (6.8%) died of any cause within 30 and 90 days post-RC, respectively. On multivariable analysis, increased age, higher clinical T and N stage, increased Charlson-Deyo comorbidity classification, African-American race, lower hospital volume, non-academic centers, lower patient income, and absence of insurance were each significantly associated with increased early mortality after RC (p<0.05). The protective effect of higher hospital volume was similar regardless of patient's age, clinical stage, or comorbidity status. CONCLUSIONS: Our study identified patient-specific variables that are significantly associated with increased early mortality after RC. These findings can be used in counselling to identify ideal candidates for RC to decrease patient harm. Furthermore, early mortality rates after RC have remained stable over time, indicating that ongoing quality improvement is essential to improve outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».