Predictors of functional outcomes following limb salvage surgery for lower-extremity soft tissue sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Patient function has been conceptualized by clinical measures such as joint motion, muscle strength, disability, and general health status. The purpose of the current study was to evaluate tumor and treatment variables predictive of these conceptually different posttreatment functional outcomes in patients treated with limb preservation surgery for lower-extremity soft tissue sarcoma. METHODS: One hundred seventy-two patients with minimum 1-year follow-up were evaluated using the following outcomes: impairment, measured by the 1987 and 1993 versions of the Musculoskeletal Tumor Society Rating Scale (MSTS); disability, measured by the Toronto Extremity Salvage Score (TESS); and general health status, using the Short Form-36 (SF-36). Tumor and treatment-related variables (age, gender, presenting disease status, anatomic site, tumor size, grade, depth, prior excision, irradiation, bone resection, motor nerve sacrifice, and complications) were extracted from the STS database. RESULTS: Large tumor size, bone resection, motor nerve resection, and complications were predictive of lower MSTS 1987 and 1993 scores. Patients with large, high-grade tumors who required motor nerve resection were more disabled, as reflected by lower TESS scores. Only age and prior surgery were adverse predictors of SF-36 score. CONCLUSIONS: These results demonstrate that different factors are predictive of different patient outcomes, specifically, impairment, disability, and general health status. It is important to define function when counseling patients regarding their potential recovery based on tumor and treatment-related variables. J. Surg. Oncol. 2000;73:206-211.
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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 | 0,000 | 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 ».