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Enregistrement W4392611868 · doi:10.1016/j.oraloncology.2024.106742

Trends and predictors of unplanned hospitalization among oral and oropharyngeal cancer patients; an 8-year population-based study

2024· article· en· W4392611868 sur OpenAlexafffundabout
Masoud MiriMoghaddam, Babak Bohlouli, Hollis Lai, S Viegas, Maryam Amin

Notice bibliographique

RevueOral Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Dentistry, University of Alberta
Mots-clésMedicineCancerComorbidityCancer registryCohortRetrospective cohort studyPopulationIncidence (geometry)ConvalescenceInternal medicineCohort studyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The incidence of oral cancers, particularly HPV-related oropharyngeal cancer, is steadily increasing worldwide, presenting a significant healthcare challenge. This study investigates trends and predictors of unplanned hospitalizations for oral cavity cancer (OCC) and oropharyngeal cancer (OPC) patients in the province of Alberta, Canada. METHODS: This retrospective, population-based, cohort study used administrative data collected from all hospitals in the province. Using the Alberta Cancer Registry (ACR), a cohort of adult patients diagnosed with a single primary OCC or OPC between January 2010 and December 2017 was identified. Linking this cohort with the Discharge Abstract Database (DAD), trends in hospitalizations, primary diagnoses, and predictors of unplanned hospitalization (UH) and 30-day unplanned readmission were analyzed. RESULTS: Of 1,721 patients included, 1,244 experienced 2,228 hospitalizations, with 48 % being categorized as UH. The UHs were significantly associated with a higher mortality rate, 18.5 % as compared to 4.6 % for planned, and influenced by sex, age groups, comorbidities, cancer types, stages, and treatment modalities. The rate of UH per patient decreased from 0.69 to 0.54 visits during the study period (P = 0.02). Common diagnoses for UH were palliative care and post-surgical convalescence, while surgery-related complications such as infection and hemorrhage were frequent in 30-day unplanned readmissions. Predictors of UH included cancer stage, material deprivation, and treatment, while cancer type and comorbidity predicted readmissions. CONCLUSION: The rate of UHs showed a noteworthy decline in this study, which could be a result of enhanced care coordination. Furthermore, identified primary diagnosis and predictors associated with UHs and readmissions, provide valuable insights for enhancing the quality of care for cancer patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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