Evaluation of International Contemporary Operative Outcomes and Management Trends Associated With Esophagectomy: A 4-Year Study of >6000 Patients Using ECCG Definitions and the Online Esodata Database.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to verify the utility of international online datasets to benchmark and monitor treatment and outcomes in major oncologic procedures. BACKGROUND: The Esophageal Complication Consensus Group (ECCG) has standardized the reporting of complications after esophagectomy within the web-based Esodata.org database. This study will utilize the Esodata dataset to update contemporary outcomes and to monitor trends in practice in an era of rapid technical change. METHODS: This observational study, based on a prospectively developed specific database, updates esophagectomy outcomes collected between 2015 and 2018. Evolution in patient and operative demographics, treatment, complications, and quality outcome measures were compared between patients undergoing surgery in 2015 to 2016 and 2017 to 2018. RESULTS: Between 2015 and 2018, 6022 esophagectomies from 39 centers were entered into Esodata. Most patients were male (78.3%) with median age 63. Patients having minimally invasive esophagectomy constituted 3177 (52.8%), a chest anastomosis 3838 (63.7%), neoadjuvant chemoradiotherapy 2834 (48.7%), and R0 resections 5441 (93.5%). For quality measures, 30- and 90-day mortality was 2.0% and 4.5%, readmissions 9.7%, transfusions 12%, escalation in care 22.1%, and discharge home 89.4%. Trends in quality measures between 2015 and 2016 (2407 patients) and 2017 and 2018 (3318 patients) demonstrated significant (P < 0.05) improvements in readmissions 11.1% to 8.5%, blood transfusions 14.3% to 10.2%, and escalation in care from 24.5% to 20% A significantly (P < 0.05) reduced incidence in pneumonia (15.3%-12.8%) and renal failure (1.0%-0.4%) was observed. Anastomotic leak rates increased from 11.7% to 13.1%, whereas leaks requiring surgery decreased 3.3% and 3.0%, respectively. CONCLUSIONS: The Esodata database provides a valuable resource for assessing contemporary international outcomes. This study highlights an increased application of minimally invasive approaches, a high percentage of complications, improvements in pneumonia and key quality metrics, but with anastomotic leak rates still >10%.
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.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».