Critical care therapy and in-hospital mortality after radical nephroureterectomy for nonmetastatic upper urinary tract carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of critical care therapies (CCT), that include invasive mechanical ventilation (IMV), total parenteral nutrition (TPN) and other modalities are unknown after radical nephroureterectomy (RNU) for upper urinary tract carcinoma (UUTC). Their relationship with in-hospital mortality is also unknown. METHODS: Within the National Inpatient Sample (2008-2019), we identified non-metastatic UUTC patients treated with RNU. Multivariable logistic regression models were used. RESULTS: Of 8,995 patients, 375 (4.2%) received CCT and 82 (0.9%) experienced in-hospital mortality. Of CCT modalities, 215 (2.4%) received IMV and 139 (1.5%) TPN. Temporal CCT, IMV, and TPN trends very closely followed in-hospital mortality trends. Relative to historical UUTC patients (2008-2013), contemporary (2014-2019) patients exhibited lower CCT (Δ = 2.2%, P value < 0.0001), lower IMV (Δ = 1.4%, P < 0.0001), lower TPN (Δ = 2.2%, P < 0.0001), and lower in-hospital mortality (Δ = 0.4%, P = 0.03) rates. Of in-hospital mortalities, 52 out of 82 received CCT but 30 of 82 did not. Median age (> 72 years; odds ratio [OR] 1.4; P = 0.002) and Charlson comorbidity index ≥ 3 (OR 4.1; P < 0.001) and ≥ 1-2 (OR 1.7; P = 0.001) independently predicted overall higher CCT, IMV, TPN, and in-hospital mortality. CONCLUSION: After RNU, CCT rates parallels in-hospital mortality rates. CCT represents a 5 to 6-fold multiple of in-hospital mortality rate. In RNU patients, CCT rates are higher in older and sicker individuals. Lower CCT rates that are paralleled by lower in-hospital mortality may be interpreted as an indicator of improved quality of care. Ideally all in-hospital mortalities should be predated by CCT exposure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».