Nomogram predicting 30‐day mortality after nephrectomy in the contemporary era: Results from the SEER database
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess contemporary 30-day mortality rates after partial and radical nephrectomy in USA, and to develop a predictive model of 30-day mortality. METHODS: We relied on the National Cancer Institute Surveillance, Epidemiology and End Results database. A multivariable logistic regression analysis was fitted to predict 30-day mortality. A nomogram was built based on the coefficients of the logit function. Internal validation was carried out using the leave-one-out cross-validation. Calibration was graphically investigated. RESULTS: A total of 102 146 patients who underwent partial nephrectomy (n = 36 425; 35.7%) or radical nephrectomy (n = 65 721; 64.3%) between 2005 and 2015 were included in the analysis. The median age at diagnosis was 62 years. A total of 11 921 (11.7%) patients were African American. The clinical stage was T1-T2 in 79 452 (77.8%), T3 in 16 141 (15.8%) and T4/T1-4-M1 in 6553 (6.4%) patients. Overall, 497 deaths occurred during the initial 30 days after nephrectomy (0.49% 30-day mortality rate). Stratified by type of surgery, the 30-day mortality rate was 0.16% for partial nephrectomy and 0.67% for radical nephrectomy. At univariate analyses, age, tumor size, stage and surgical procedure emerged as predictors of 30-day mortality (all P < 0.001). All of these covariates were included in the multivariable logistic regression model. The area under the curve after leave-one-out cross-validation was 0.808 (95% confidence interval 0.788-0.828), and the model showed good calibration in the range of predicted probability <10%. CONCLUSIONS: Contemporary rates of 30-day mortality in patients undergoing radical or partial nephrectomy are very low. Age and tumor stage are key determinants of 30-day mortality. We present a predictive model that provides individual probabilities of 30-day mortality after nephrectomy, and it can be used for patient counseling prior surgery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».