Effect of Neoadjuvant Chemotherapy on Complications, in-Hospital Mortality, Length of Stay and Total Hospital Costs in Bladder Cancer Patients Undergoing Radical Cystectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background: To test for differences in complication rates, in-hospital mortality, length of stay (LOS) and total hospital costs (THCs) in patients treated with neoadjuvant chemotherapy (NAC) prior to radical cystectomy (RC). Methods: Within the National (Nationwide) Inpatient Sample (NIS) database (2016−2019), we identified RC-treated, non-metastatic, lymph-node negative bladder cancer patients, stratified by NAC status. Trend analyses, multivariable logistic, multivariable Poisson and multivariable linear regression models were used. Results: We identified 4347 RC-treated bladder cancer patients. Of those, 805 (19%) received NAC prior to RC. Overall, complications rates did not differ (65 vs. 66%; p = 0.7). However, NAC patients harbored lower rates of surgical site (6 vs. 9%), cardiac (13 vs. 19%) and genitourinary (5.5 vs. 9.7%) complications. In-hospital mortality (<1.7 vs. 1.8%) and LOS (6 vs. 7 days) was lower in NAC patients (all p < 0.05). Moreover, NAC was an independent predictor of shorter LOS in multivariable Poisson regression models (Risk ratio: 0.86; p < 0.001) and an independent predictor for higher THCs in multivariable linear regression models (Odds ratio: 1474$; p = 0.02). Conclusion: NAC was not associated with higher complication rates and in-hospital mortality. Contrary, NAC was associated with shorter LOS, yet moderately higher THCs. The current analysis suggests no detriment from NAC in the context of RC.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».