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Enregistrement W4226201223 · doi:10.1097/sla.0000000000003849

Textbook Outcome and Survival in Patients With Gastric Cancer

2020· article· en· W4226201223 sur OpenAlexaffabout
Jordan Levy, Vaibhav Gupta, Elmira Amirazodi, Catherine Allen-Ayodabo, Naheed Jivraj, Yunni Jeong, Laura Davis, Alyson Mahar, Charles de Mestral, Olli Saarela, Natalie G. Coburn

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensHealth Sciences CentrePublic Health OntarioSt. Michael's HospitalManitoba HealthUniversity of ManitobaSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfoundingProportional hazards modelPerioperativeHazard ratioCancerConfidence intervalInternal medicineSurvival analysisGastrectomyPopulationAdenocarcinomaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To examine the association between Textbook Outcome (TO)—a new composite quality measurement—and long-term survival in gastric cancer surgery. Background: Single-quality indicators do not sufficiently reflect the complex and multifaceted nature of perioperative care in patients with gastric adenocarcinoma. Methods: All patients undergoing gastrectomy for nonmetastatic gastric adenocarcinoma registered in the Population Registry of Esophageal and Stomach Tumours of Ontario (PRESTO) between 2004 and 2015 were included. TO was defined according to negative margins; >15 lymph nodes sampled; no severe complications; no re-interventions; no unplanned ICU admission; length of stay ≤21 days; no 30-day readmission; and no 30-day mortality. Three-year survival was estimated using the Kaplan-Meier method. A marginal multivariable Cox proportional-hazards model was used to estimate the association between achieving TO metrics and long-term survival. E-value methodology was used to assess for risk of residual confounding. Results: Of the 1836 patients included in this study, 402 (22%) achieved all TO metrics. TO patients had a higher 3-year survival rate compared to non-TO patients (75% vs 55%, log-rank P < 0.001). After adjustments for covariates and clustering within hospitals, TO was associated with a 41% reduction in mortality (adjusted hazards ratio 0.59, 95% confidence interval 0.48, 0.72, P < 0.001). These results were robust to potential residual confounding. Conclusions: Achieving TO is strongly associated with improved long-term survival in gastric cancer patients and merits further focus in surgical quality improvement efforts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations80
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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