Patient factors affecting the Toronto extremity salvage score following limb salvage surgery for bone and soft tissue tumors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The Toronto extremity salvage score (TESS) assesses physical function following limb salvage for bone and soft tissue sarcoma. In 2012, Clayer et al. showed increasing age affects the TESS score in normal individuals. The purpose of this study was to investigate what other patient factors affect outcome? METHODS: We reviewed the TESS scores, age, sex, BMI, diagnosis, smoking status, and social deprivation score of patients who have undergone limb salvage in our unit. Data were extracted from our tumor database and reviewed. Statistical analysis was performed using Wilcoxon pairwise test and linear regression analysis. RESULTS: Four hundred and ninety-eight TESS scores were found for 198 patients. Data were analyzed separating upper limb (UL) and lower limb (LL) tumors. In the UL group, being female (P = 0.01) and having a bone lesion (P < 0.001) were associated with a lower TESS score. In the LL group, being female (P = 0.04), increasing age (P = 0.002), having a bone lesion (P < 0.001), increasing BMI (P < 0.001), and smoking (P = 0.005) were associated with a lower TESS score. CONCLUSIONS: Analysis has shown that female sex, increasing age and BMI, smoking and having a bone lesion have an adverse effect on physical function following limb salvage, as indicated by the mean TESS score. J. Surg. Oncol. 2016;113:804-810. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».