MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403361035 · doi:10.1016/j.urolonc.2024.09.035

Critical care therapy and in-hospital mortality after radical nephroureterectomy for nonmetastatic upper urinary tract carcinoma

2024· article· en· W4403361035 sur OpenAlexaff
Francesco Di Bello, Carolin Siech, Mario de Angelis, Natali Rodriguez Peñaranda, Zhe Tian, Jordan A. Goyal, Claudia Collà Ruvolo, Gianluigi Califano, Massimiliano Creta, Fred Saad, Shahrokh F. Shariat, Alberto Briganti, Felix K.‐H. Chun, Stefano Puliatti, Nicola Longo, Pierre I. Karakiewicz

Notice bibliographique

RevueUrologic Oncology Seminars and Original Investigations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrologyUpper urinary tractUrothelial carcinomaUrinary systemGeneral surgeryOncologyInternal medicineCancerBladder cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUrologic Oncology Seminars and Original InvestigationsMême sujetBladder and Urothelial Cancer TreatmentsTravaux en français237 207