Hospital volume and hospital mortality for esophagectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital mortality after esophagectomy has decreased from 29% to 7.5% over the last decades because of improved surgical techniques and better perioperative care. Suggestions have been made that a further decrease in hospital mortality may be achieved by centralization of esophagectomies in high volume centers. METHODS: The effect of hospital volume on hospital mortality after esophagectomy in the Netherlands was analyzed based on data from the Dutch National Medical Registry and the Dutch Network and National Database for Pathology over the period 1993-1998. RESULTS: Annually, approximately 310 (range, 264-321) esophagectomies are performed in the Netherlands. Fifty-two percent are performed in 43-55 low volume centers (1-10 resections a year). Six percent are performed in 1-3 medium volume centers (11-20 resections a year). The remainder (42%) is performed in two high volume centers (> 50 resections a year). Hospital mortality is 12.1%, 7.5% and 4.9% respectively (P < 0.001). The high volume centers seem to see slightly more advanced tumors than the low and medium volume centers. CONCLUSIONS: There is a significant (inverse) relation between hospital mortality and hospital volume for esophageal resection in the Netherlands. Although hospital mortality is not the only measure for quality of care, these data suggest a potential beneficial effect to centralization of esophagectomy in the Netherlands.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».