Critical Care Therapy After Cytoreductive Nephrectomy for Metastatic Kidney Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine critical care therapy rates after cytoreductive nephrectomy in metastatic kidney cancer patients. DESIGN, SETTING, AND PATIENTS: Relying on the National Inpatient Sample (2000-2019), we addressed critical care therapy use (total parenteral nutrition, invasive mechanical ventilation, renal replacement therapy, percutaneous endoscopic gastrostomy tube insertion, and tracheostomy) and in-hospital mortality in surgically treated metastatic kidney cancer patients. Estimated annual percentage changes and multivariable logistic regression models were fitted. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Of 10,915 patients, 802 (7.3%) received critical care therapy and 249 (2.4%) died in-hospital. Over time, critical care therapy rates did not differ significantly (6.6% in 2000 to 5.7% in 2019; p = 0.07), while in-hospital mortality decreased from 2.3% to 1.9% (p = 0.004). Age 71 years old or older (odds ratio [OR], 1.43; p < 0.001) and higher comorbidity burden (Charlson Comorbidity Index [CCI] ≥ 3: OR, 2.92; p < 0.001 and CCI 1-2: OR, 1.45; p < 0.001) independently predicted higher critical care therapy rates. Conversely, partial nephrectomy (OR, 0.51; p = 0.003) and minimally invasive surgery (OR, 0.33; p < 0.001) predicted lower critical care therapy rates. Virtually the same associations were recorded for in-hospital mortality. CONCLUSIONS: After cytoreductive nephrectomy, critical care therapy rate was 7.3% vs. in-hospital mortality was 2.4%. Of patients at highest risk of critical care therapy need were those with CCI greater than or equal to 3 and those 71 years old or older. Ideally, these patients should represent targets for thorough assessment of risk factors for complications before cytoreductive nephrectomy.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».