Sarcopenia is associated with postoperative infection and delayed recovery from colorectal cancer resection surgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skeletal muscle depletion (sarcopenia) predicts morbidity and mortality in the elderly and cancer patients. METHODS: We tested whether sarcopenia predicts primary colorectal cancer resection outcomes in stage II-IV patients (n=234). Sarcopenia was assessed using preoperative computed tomography images. Administrative hospitalisation data encompassing the index surgical admission, direct transfers for inpatient rehabilitation care and hospital re-admissions within 30 days was searched for International Classification of Disease (ICD)-10 codes for postoperative infections and inpatient rehabilitation care and used to calculate length of stay (LOS). RESULTS: Overall, 38.9% were sarcopenic; 16.7% had an infection and 9.0% had inpatient rehabilitation care. Length of stay was longer for sarcopenic patients overall (15.9 ± 14.2 days vs 12.3 ± 9.8 days, P=0.038) and especially in those ≥ 65 years (20.2 ± 16.9 days vs 13.1 ± 8.3 days, P=0.008). Infection risk was greater for sarcopenic patients overall (23.7% vs 12.5%; P=0.025), and especially those ≥ 65 years (29.6% vs 8.8%, P=0.005). Most (90%) inpatient rehabilitation care was in patients ≥ 65 years. Inpatient rehabilitation was more common in sarcopenic patients overall (14.3% vs 5.6%; P=0.024) and those ≥ 65 years (24.1% vs 10.7%, P=0.06). In a multivariate model in patients ≥ 65 years, sarcopenia was an independent predictor of both infection (odds ratio (OR) 4.6, (95% confidence interval (CI) 1.5, 13.9) P<0.01) and rehabilitation care (OR 3.1 (95% CI 1.04, 9.4) P<0.04). CONCLUSION: Sarcopenia predicts postoperative infections, inpatient rehabilitation care and consequently a longer LOS.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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.
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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 découle