Infectious Complications, Healthcare Resource Use, and Medical Costs Associated with Delays in Percutaneous Nephrolithotomy Among Patients with Stone Disease and Ureteral Stent Placement
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The relationship between ureteral stent duration before percutaneous nephrolithotomy (PCNL) and infectious complications, admissions, imaging, and medical costs was evaluated. Materials and Methods: Patients who underwent PCNL within 6 months of ureteral stent placement were identified from commercial claims, categorized by time to treatment (0–30, 31–60, and >60 days), and followed 1-month post-PCNL. The effect of delayed treatment on inpatient admissions, infectious complications (pyelonephritis/sepsis), and imaging utilization was evaluated with logistic regression. A generalized linear model evaluated the effect of delayed treatment on medical costs. Results: Among 564 patients with PCNL and meeting the inclusion criteria (mean age 50; 55% female; 45% from South), mean (standard deviation) time to surgery was 48.8 (41.8) days. Less than half (44.3%; n = 250) underwent PCNL within 30 days of ureteral stent placement, 27.0% ( n = 152) between 31 and 60 days, and 28.7% ( n = 162) >60 days. Time to PCNL was significantly associated with inpatient admissions (>60 vs ≤30 days odds ratio [OR] 1.97, 95% confidence interval [CI] 1.29–3.01, p = 0.0016), infectious complications (>60 vs ≤30 days OR 2.43, 95% CI 1.55–3.81, p = 0.0001), imaging utilization (31–60 vs ≤30 days OR 1.56, 95% CI 1.02–2.38, p = 0.0383; >60 vs ≤30 days OR 2.01, 95% CI 1.31–3.06, p = 0.0012), and medical costs (31–60 vs ≤30 days OR 1.27, 95% CI 1.08–1.49, p = 0.0048; >60 vs ≤30 days OR 1.46, 95% CI 1.24–1.71, p < 0.0001). Conclusions: Compared with PCNL within 30 days, patients undergoing PCNL >30 days after ureteral stent placement had increased likelihood of infectious complications, resource use, and medical costs. These results may inform health care resource utilization and PCNL prioritization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».