Preoperative modifiable risk factors in colorectal surgery: an observational cohort study identifying the possible value of prehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) is the second most prevalent type of cancer in the world. Surgery is the most common therapeutic intervention, and associated with 20-40% reduction in physiological and functional capacity. Postoperative complications occur in up to 50% of patients resulting in higher mortality rates and greater hospital costs. The number and severity of complications is closely related to patients' preoperative performance status. The aim of this study was to identify the most important preoperative modifiable risk factors that could be part of a multimodal prehabilitation program. METHODS: Prospectively collected data of a consecutive series of Dutch CRC patients undergoing colorectal surgery were analyzed. Modifiable risk factors were correlated to the Comprehensive Complication Index (CCI) and compared within two groups: none or mild complications (CCI <20), and severe complications (CCI ≥20). Multivariate logistic regression analysis was done to explore the combined effect of individual risk factors. RESULTS: In this 139 patient cohort, smoking, malnutrition, alcohol consumption, neoadjuvant therapy, higher age, and male sex, were seen more frequently in the severe complications group (CCI ≥20). Patients with severe complications had significantly longer hospital stay (16 vs. 6 days, p < 0.001). The risk for severe complications was increased in patients with ASA score III [adjusted odds ratio (OR) 4.4, 95% CI 1.04-18.6], and hemoglobin level <7 mmol/l (adjusted OR 3.3, 95% CI 1.3-8.2). Compared to having no risk factors, more than one risk factor increased OR of severe complications (crude OR 5.2, 95% CI 1.8-15). CONCLUSION: This study revealed that the risk of getting severe complications increases with the number of risk factors present preoperatively. Several preoperative patient-related risk factors are modifiable. Multimodal prehabilitation may improve patients' preoperative status and should be tested in a multicenter randomized controlled trial. With an international consortium (Copenhagen, Montreal, Paris, Eindhoven) we initiated a randomized controlled trial (NTR5947).
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 ».