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Enregistrement W4414050089 · doi:10.1093/dote/doaf061.085

042. OPTIMAL HOSPITAL VOLUME TO MINIMISE MORTALITY AFTER ESOPHAGECTOMY FOR CANCER IN LOW POPULATION DENSITY COUNTRIES: IN AUSTRALIA AND NEW ZEALAND

2025· article· en· W4414050089 sur OpenAlexaff
Josipa Petric, Muktar Beshir Ahmed, Maziar Navidi, David Pilcher, Shailesh Bihari, Norma B. Bulamu, Tim Bright, David I. Watson

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEsophagectomyIntensive care unitEsophageal cancerConfoundingPopulationCancerMortality rateProspective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A relationship between hospital volume and postoperative mortality following esophagectomy for cancer has been reported in the UK and Europe, leading to centralisation of surgery for esophageal cancer in most of these countries, including the Netherlands. It is unclear if this is replicated in countries with low population density such as Australia and New Zealand (ANZ). This study determined the relationship between hospital volume and mortality following esophagectomy in ANZ to define optimal hospital caseload. Methods As the standard of care following esophagectomy in ANZ is admission to an intensive care unit (ICU), the prospective ANZ Intensive Care Society Adult Patient Database was used to identify patients undergoing esophagectomy from 2005–22. In-hospital mortality was first determined for hospitals with annual caseloads defined as high (18+), medium-high (12–17), medium-low (6–11) and low (1–5). To define optimal caseload, mortality was also analysed against hospital volume using piecewise linear regression and non-linear (restricted cubic spline) methods. Results 6234 patients underwent esophagectomy in 161 hospitals, 25% of procedures were performed in low-volume hospitals (n = 1558), and 19.9% in high-volume hospitals (n = 1239). Overall, in-hospital mortality ranged from 0.73% in the high-volume hospitals to 5.71% in the low-volume hospitals. High-volume hospitals also had a shorter length of stay in hospital (p < 0.001) and ICU (p < 0.001). The optimal annual hospital volume for the lowest mortality was identified as 21 cases/year. After adjusting for confounders in multivariable analysis, low-volume hospitals showed the highest risk of mortality with ORs of 3.98 (low), 3.39 (medium-low), 3.32 (medium-high) vs high-volume (all p < 0.05). Conclusion A positive volume-outcome relationship in ANZ was demonstrated for mortality following esophagectomy, with hospitals performing 21 or more surgeries per year delivering lowest mortality, which is similar to the previous European studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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