Patterns of care for renal surgery: Underutilization of nephron-sparing procedures
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nephron-sparing procedures are well-described, provide similar oncologic outcomes to nephrectomy, and potentially decrease morbidity as compared to nephrectomy.Methods: We analyzed academic and community health system data from Virginia and Kentucky to evaluate the utilization and cost of nephron-sparing procedures.Primary International Classification of Disease (ICD-9) diagnosis and procedure codes were employed to target subjects of interest.Results: In total, we analyzed 3809 subjects from Virginia and 3163 subjects from Kentucky between 2004 and 2009 who underwent treatment of a malignant renal mass.There has been a 6.1% and 14.8% decrease in nephrectomy utilization in Virginia and Kentucky, respectively, since 2004.In 2009, 71.4% and 68.8% of all procedures for the treatment of renal masses were radical nephrectomies.The proportion of nephron-sparing procedures has increased in academic (20%) and community (15%) health systems since 2004.The difference in cost between nephrectomy, partial nephrectomy and ablative therapy in Virginia and Kentucky hospitals was negligible (p > 0.05).Conclusions: Nephron-sparing procedures have been increasingly employed over the last 6 years, but are still underutilized.There does not appear to be a significant cost difference in the treatment of renal masses with nephrectomy, partial nephrectomy or ablative therapies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».