Graves病高容量甲状腺外科医生利用的差异:一项全州范围分析

Disparities in utilization of high-volume thyroid surgeons for Graves disease: a statewide analysis

作者信息Steven Xie, Catherine B Jensen, Aayushi Sinha, Elizabeth M Bacon, Lauren N Krumeich, Hunter J Underwood, David T Hughes, Paul G Gauger, Hari Nathan, Michael A Rubyan, Susan C Pitt
PMID42005303
发布时间2026-03-24
DOI10.1210/jendso/bvag051

实验完整度

回顾性队列研究,基于全州索赔登记处数据,有明确的统计分析和验证结果,但非干预性实验,缺乏机制验证。

主要模型

Graves病成人患者队列(n=764) 密歇根价值协作(MVC)索赔登记处数据

重点核对

HVTS定义:每年>25例甲状腺切除术 LVTS定义:每年≤25例甲状腺切除术 主要结局:患者是否由HVTS治疗 多变量Logistic回归模型:调整旅行距离、教育程度等变量 并发症发生率:甲状腺功能减退症、心脏事件

摘要

背景:对于接受手术的Graves病患者,美国甲状腺协会指南推荐转诊至高容量甲状腺外科医生(HVTS)。然而,限制患者利用HVTS的因素尚不明确。目的:本研究旨在识别与Graves病患者利用HVTS相关的因素。方法:这项回顾性队列研究分析了2015年1月至2022年12月在州级索赔登记处接受甲状腺切除术的Graves病成人。外科医生被分类为高容量(HV;每年>25例甲状腺切除术)或低容量(LVTS;每年≤25例甲状腺切除术)。Logistic回归评估了患者人口学特征、到治疗HVTS医院和最近内分泌科医生的旅行距离、家庭收入、区域剥夺指数和教育程度。结果:在130名外科医生治疗的764名患者中,17名HVTS完成了大多数(60.4%)甲状腺切除术。大多数患者为女性(84.3%)和白人(51.0%)。由HVTS治疗的患者多旅行了16.8英里(P < .001)。在多变量分析中,到治疗医院的旅行距离(比值比[OR] 1.01;95% CI,1.003-1.014)和患者家庭邮政编码的教育程度(OR 0.87;95% CI,0.83-0.91)是使用HVTS的显著预测因素。与内分泌科医生的邻近程度与利用无关(P = .45)。由HVTS手术与较低的甲状腺功能减退症(18.2% vs 24.8%;P = .03)和心脏事件(10.4% vs 17.2%;P = .008)发生率相关。结论:略超过一半的Graves病患者接受了由HVTS提供的符合指南的手术治疗。提高患者对HVTS治疗益处的知识和意识,并解决交通障碍,可能改善Graves病患者对HVTS的利用和预后。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
识别与Graves病患者利用高容量甲状腺外科医生(HVTS)相关的因素。
核心机制
旅行距离到治疗医院和患者家庭邮政编码的教育程度是使用HVTS的显著预测因素,而邻近内分泌科医生与利用无关。
主要证据
在764名患者中,60.4%由HVTS治疗;多变量分析显示旅行距离(OR 1.01)和教育程度(OR 0.87)显著;HVTS治疗与较低的甲状腺功能减退症和心脏事件发生率相关。
研究意义
提高患者对HVTS益处的知识和意识,并解决交通障碍,可能改善Graves病患者对HVTS的利用和预后。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

数据来源与队列建立

识别Graves病患者接受甲状腺切除术的队列。

使用密歇根价值协作(MVC)索赔登记处数据,纳入2015年1月至2022年12月接受甲状腺切除术的Graves病成人(ICD-10 E5.00)。

2

外科医生容量分类

将外科医生分类为高容量(HV)或低容量(LV)。

通过外科医生国家提供者标识符,将每年>25例甲状腺切除术定义为HVTS,≤25例定义为LVTS。

3

距离度量与地理空间分析

评估地理差异对HVTS利用的影响。

计算患者家庭邮政编码质心到治疗手术机构、最近内分泌科医生、最近HVTS和最近LVTS的驾驶距离。

4

统计分析与预测因素识别

识别独立预测HVTS利用的因素。

进行单变量和双变量分析,以及多变量Logistic回归模型,评估人口学、社会经济、旅行距离等因素。

5

并发症分析

比较HVTS和LVTS治疗的并发症发生率。

在90天甲状腺切除术护理 episode 内,使用ICD-10代码识别术后并发症(如甲状腺功能减退症、心脏事件)。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
Python 3.11.4----
Google Maps应用程序接口Google--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
队列建立
Graves病诊断代码(ICD-10 E5.00)、纳入时间范围(2015年1月-2022年12月)、年龄≥18岁、排除标准(邮政编码距离>550英里等)
阅读提示:Methods中的Data source and study design部分
外科医生容量分类
HVTS和LVTS的定义阈值(>25 vs ≤25甲状腺切除术/年),基于国家提供者标识符
阅读提示:Methods中的Primary outcome部分
距离度量
使用Google Maps API计算驾驶距离,距离分层方法(四分位数、五分位数)
阅读提示:Methods中的Distance metrics部分
统计模型
多变量Logistic回归的协变量选择(基于单变量分析P<.05),仅纳入教育程度(因收入、ADI与教育程度共线)
阅读提示:Methods中的Statistical analysis部分
并发症识别
90天episode内使用ICD-10代码识别并发症,具体代码见补充材料S1A
阅读提示:Methods中的Variables部分和Supplementary material S1A