Surgeon factors but not hospital factors associated with length of stay after colorectal surgery – A population based study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Length of stay (LOS) after colorectal surgery (CRS) is a significant driver of healthcare utilization and adverse patient outcomes. To date, there is little high-quality evidence in the literature examining how individual surgeon and hospital factors independently impact LOS. We aimed to identify and quantify the independent impact of surgeon and hospital factors on LOS after CRS. METHODS: A retrospective population-based cohort study was conducted using validated health administrative databases, encompassing all patients from the province of Ontario, Canada. All patients from 121 hospitals in Ontario who underwent elective CRS between 2008 and 2019 in Ontario were included, and factors pertaining to these patients and their treating surgeon and hospital were assessed. A negative binomial regression model was used to assess the independent effect of surgeon and hospital factors on LOS, accounting for a comprehensive collection of determinants of LOS. To minimize unmeasured confounding, the analysis was repeated in a subgroup comprising patients undergoing lower-complexity CRS without postoperative complications. RESULTS: A total of 90,517 CRS patients were analysed. Independent of patient and procedural factors, low surgeon volume (lowest volume quartile) was associated with a 20% increase in LOS (95% CI: 12-29, p < 0.0001) compared to high surgeon volume (highest volume quartile). In the 22,639 patients undergoing uncomplicated lower-complexity surgeries, a 43% longer LOS was seen in the lowest volume surgeon quartile (95% CI: 26-61, p < 0.0001). In both models, more years-in-practice was associated with a small increase in LOS (RR 1.02, 95% CI: 1.02-1.03, p < 0.0001). Hospital factors were not significantly associated with increased LOS. CONCLUSIONS: Surgeon factors, including low surgeon volume and increasing years-in-practice, were strongly and independently associated with longer LOS, whereas hospital factors did not have an independent impact. This suggests that LOS is driven primarily by surgeon-mediated care processes and may provide actionable targets for provider-level interventions to reduce LOS after CRS.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».