Evaluating variability in use of intravenous albumin in patients undergoing surgery for cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite numerous randomized controlled trials finding that albumin is not associated with improved patient outcomes, transfusion practice is highly variable. We examined the variability and impact of albumin transfusion on outcomes in cancer surgery. Methods: We included consecutive adults undergoing cancer surgery between 2018 and 2021 in Ontario, Canada. The primary exposure was the proportion of patients who received perioperative albumin. The secondary outcomes were hospital length of stay and the incidence of infection, anemia, venous thromboembolism, and mortality in albumin-treated versus non-albumin-treated patients in a case–control analysis. Results: Of 155 166 cancer surgeries (66.8% female patients, median age 62.9 yr), 2.5% received perioperative albumin. The cancer surgery types with the highest proportion of patients receiving albumin were hepato-pancreato-biliary (24.8%) and colorectal (18.6%). Of 104 facilities, 12.5% had nonrandom outliers for albumin use in at least 1 cancer type (p = 0.0004). Patient outcomes were different in case–control matched cohorts for colorectal and hepato-pancreato-biliary surgeries, including a higher rate of infection, venous thromboembolism, and mortality in patients treated with albumin (cases) than those who were not (controls). Conclusion: Albumin transfusion rates were highly variable among hospitals for the same cancer type. Quality improvement initiatives are warranted to curtail unnecessary albumin transfusions in the perioperative period.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».