Perioperative Outcomes of Lung Cancer Surgery in Women: A Canadian Nationwide Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Sex differences in perioperative outcomes following lung cancer surgery remain understudied. This study evaluated these differences in a national cohort. METHODS: Data for patients who underwent lung cancer surgery between January 2017-December 2022 at 13 hospitals were extracted from the Canadian Association of Thoracic Surgeons National Database. Preoperative characteristics, surgery-related, tumour-related, and postoperative outcomes data were collected. Mixed-effects logistic regression models were used to determine perioperative variables associated with female sex. RESULTS: A total of 9922 patients were included, and 55.4% were female. Female patients had higher rates of minor complications, lower rates of major complications, and lower mortality. Females were less likely to be active smokers (odds ratio [OR] = 0.66; 95% confidence interval [CI], 0.52, 0.83), have comorbidities, have squamous cell carcinoma (OR = 0.34; 95% CI, 0.26, 0.44), or an air leak complication postoperatively (OR = 0.66; 95% CI, 0.51, 0.86). However, females with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) or squamous cell carcinoma had higher odds of experiencing an air leak complication postoperatively. CONCLUSIONS: Females had fewer comorbidities, less advanced stage cancer, less pulmonary resection, and different tumour types, all leading to lower rates of major complications and mortality compared to males. Understanding preoperative factors that contribute to sex differences in adverse events can enhance the short- and long-term outcomes for patients with lung cancer.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».