Surgeon Case Volume Impacts Revision Rate of Endoscopic Sinus Surgery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous studies have demonstrated a positive relationship between surgeon volume and patient outcomes. While this relationship has been established in oncologic, bariatric, and orthopedic surgeries, little is known in the realm of endoscopic sinus surgery (ESS). The objective was to assess the association between a surgeon's ESS annual volume and rates of revision surgery within 5 years as well as 30-day complications for patients with chronic rhinosinusitis (CRS). METHODS: We identified CRS patients in Ontario, Canada, who underwent primary ESS, using surgeon-level administrative data between 2014 and 2018 (N = 13,562). Surgeon volume was calculated based on the number of procedures performed in the previous year by the surgeon and was divided into quartiles. We identified those who underwent revision ESS within the subsequent 5-year period. Complications were defined as unplanned hospital admission or emergency department visit within the first 30 days following the operation. A multivariate regression model was used to estimate the effect of surgeon volume on revision rate. RESULTS: An unadjusted model demonstrated that high surgeon volume quartile (> 63/year) was associated with lower rates of revision surgery and 30-day hospitalization (p < 0.05 for both) along with a higher rate of complete ESS (p < 0.001). After controlling for patient/surgeon covariates and extent of ESS, low-volume surgeons (1-17/year) remained an independent statistically significant predictor of revision surgery (hazard ratios [HR]: 1.60, 95% confidence interval [CI]: 1.17-2.19). CONCLUSION: Our study is the first to demonstrate a surgeon volume-outcome relationship in ESS. Being a high-volume surgeon is predictive of a lower revision rate in CRS patients undergoing ESS.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».