Urologic care of nonagenarians
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Nonagenarians represent a rapidly growing patient population in Canada and have unique health concerns. With the goal of preparing urologists to manage this complicated patient population in the future, we sought to characterize referral patterns, diagnoses, investigations, treatments, and associated complications in a cohort of nonagenarians. Our second goal was to review anticholinergic burden (ACB) and rates of anticoagulation in this patient population and to assess the risk of hematuria in those who were anticoagulated. METHODS: This was a single-center, retrospective chart review of a sample of nonagenarians referred to our tertiary care center between 2009 and 2017. Demographic information, referral patterns, investigations, treatment plans, and outcomes were assessed. We assessed medication lists to calculate ACB scores at the time of referral, in addition to rates of anticoagulation use. RESULTS: Data was collected for 154 nonagenarians. Hematuria was the most common reason for referral (n=43, 27.9%). Urinary retention and lower urinary tract symptoms (LUTS) were seen in 22 and 36 patients, respectively. The majority of patients underwent routine investigations; however, treatment decisions were frequently based on age and frailty. Mild, moderate and severe ACB scores were seen in 76.6%, 9.33%, and 14.0% of patients, respectively. Of those referred for hematuria, 78.1% were on anticoagulation therapy. CONCLUSIONS: The most common reasons for urologic referral of nonagenarians include hematuria and LUTS. Most nonagenarians are offered routine investigations, and many are offered minor interventions for common benign and malignant urologic diagnoses. When treating nonagenarians, an individualized patient-centered care approach is likely most appropriate.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».