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Enregistrement W4200035996 · doi:10.14740/wjon1408

Analysis of Demographics and Outcomes of Surgical Resection in the Central Nervous System of Patients With Metastatic Melanoma

2021· article· en· W4200035996 sur OpenAlexvenueno aff
Achuta Kumar Guddati, Hector Picon

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Society of Clinical Oncology
Mots-clésMedicineCraniotomyComorbidityOdds ratioLogistic regressionPsychological interventionMortality rateEmergency medicineSurgeryPediatricsInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with melanoma frequently develop central nervous system metastases. Oligometastatic disease is often treated either by surgical resection or by stereotactic radiotherapy. This study investigates the trends and clinical outcomes of patients with melanoma who have undergone surgical procedures on the central nervous system during their hospitalization. METHODS: A retrospective study was performed based on admissions of adult patients who underwent craniotomy for metastatic melanoma from 2000 to 2014 using the Nationwide Inpatient Sample database. The primary outcome measure was all-cause in-hospital mortality. Secondary outcomes included hospital length of stay (LOS) and discharge disposition (home/home with health care and skilled nursing facilities/long-term acute care (SNFs/LTAC)). Factors associated with in-hospital mortality were examined by multivariable logistic regression. We adjusted for patient and hospital characteristics, payer, and comorbid conditions. We also examined trends of mortality for the study years. RESULTS: There were an estimated 1,216 discharges of patients with melanoma undergoing craniotomy during the study period. Patients undergoing surgical interventions were typically males (69%) and whites (79%). Ninety-eight percent of procedures were performed at teaching hospitals. Unadjusted all-cause in-hospital mortality was 3.1%. There was no significant difference in mortality over 13 years. Age, gender, and race were not associated with increased in-hospital mortality. LOS was longer in elderly and those with higher Charlson Comorbidity Index. Of the survivors, 76% were discharged to home or with home healthcare while 24% were discharged to SNFs/LTAC. Patients with age > 65 (odds ratio (OR): 2.9; 95% confidence interval (CI): 2.2 - 3.9, P < 0.001) and those with higher Charlson Comorbidity Index (OR: 1.2; 95% CI: 1.1 - 1.3) had higher odds for being discharged to SNFs/LTAC. CONCLUSIONS: Patients who undergo craniotomy for metastatic melanoma have a low in-hospital mortality rate. One quarter of patients were discharged to SNFs/LTAC.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,278
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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