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Enregistrement W4386315558 · doi:10.1093/dote/doad052.077

225. PREDICTORS OF ANASTOMOTIC LEAK AMONG PATIENTS UNDERGOING ESOPHAGECTOMY: A RETROSPECTIVE COHORT OF 6669 PATIENTS

2023· article· en· W4386315558 sur OpenAlexaff
Uzair Jogiat, Kevin Verhoeff, Valentin Mocanu, Simon R. Turner, Eric L.R. Bédard

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEsophagectomyLogistic regressionSurgeryOdds ratioRetrospective cohort studyMultivariate analysisCohortLeakGeneral surgeryEsophageal cancerInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Despite advances in operative techniques, anastomotic leak (AL) after esophagectomy remains a dreaded complication associated with a relatively high morbidity and mortality. Identification of patient and surgical factors associated with AL are useful for risk stratification to improve patient and procedure selection. Furthermore, an adequately powered analysis for the incidence of AL after minimally invasive esophagectomy is lacking. Methods The ACS-NSQIP database was used to extract patients who underwent esophagectomy between 2016 and 2021. Categorical variables were analyzed using chi-squared tests and continuous variables were evaluated using ANOVA tests. Using a hypothesis driven purposeful selection methodology, a multivariable logistic regression model was created with the primary outcome of interest being the odds of AL. Statistical analysis was completed with StataSE 17 (STATACorp, LP, College Station, TX). The primary outcome of interest was the effect of minimally invasive surgery on AL. Secondary outcomes were the effect of patient characteristics and surgeon specialty on AL. Results Of the 6669 esophagectomies, the leak rates were 14.6% (open; 360/2451), 13.4% (MIS-abdominal; 64/478), 21.1% (MIS-chest; 69/326), 14.3% (MIS-total; 369/2590), and 20.1% (Robotic; 166/824), respectively. On multivariate analysis, positive margin (OR 1.37, 95% CI 1.01–1.85, p = 0.043), MIS-chest (OR 1.40, 95% CI 1.01–1.96, p = 0.047), MIS-total (OR 0.95, 95% CI 0.78–1.15, p = 0.595), MIS-robotic (OR 1.37, 95% CI 1.07–1.77, p = 0.014), transhiatal esophagectomy (OR 1.28, 95% CI 1.01–1.62, p = 0.040), and three-hole esophagectomy (OR 1.38, 95% CI 1.12–1.77, p = 0.014) were surgical factors associated with increased odds of AL (Table 1). Conclusion Anastomoses that were performed by certain types of minimally invasive surgery and those performed in the cervical region were associated with increased odds of AL. Consideration of this increased risk needs to be weighed against the established benefits of minimally invasive surgery when selecting the appropriate procedure for each patient. Identifying patients who are high-risk for an AL pre-operatively may prevent delay in the diagnosis and treatment of ALs in this patient population.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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