Geriatric preoperative assessment of elderly patients with gastrointestinal cancer: Clinical factors and prognostic implication.
Notice bibliographique
Résumé
e20522 Background: Patient selection for surgical oncologic treatment is a challenge, particularly with elderly patients. The purpose of this study was to compare patient's characteristics with geriatrician recommendation as fit or non-fit for surgery and to identify baseline characteristics associated with adverse immediate postoperative outcomes. Methods: We conducted a retrospective study of patients seen in our geriatric oncology clinic before an elective surgical intervention for gastrointestinal cancer between 2010 and 2014. Patients were referred by surgeons or oncologists. Clinical and geriatric assessment variables and postoperative data were collected by chart review. Univariate analyses were used to identify baseline patient's characteristics associated with decision prior to surgery and with postoperative outcomes (length of hospital stay and discharge status). Results: Forty-four patients were included (14 had hepatic metastasis of a colorectal cancer, 13 had rectal cancer, 7 had pancreatic adenocarcinoma, 3 had colon cancer and 7 had other types). Median age was 80.1 years (70-89) and 70% were men. Eleven patients had chemotherapy or radiotherapy before the geriatric assessment. Nine patients (20.5%) were advised against surgery. These patients were more dependent for IADLs (p = 0.003), had lower grip strength ( < 20kg for woman and < 30kg for man) (p = 0.003) and lower gait speed (p = 0.029). Other characteristics were similar between the groups. Twenty-three patients were operated. The median hospital stay was 10 days. Eighteen patients (78%) had complications, 13 minors (Clavien 1-2) and 5 majors (Clavien > 2), including 1 death. Seven patients had delirium. Falls in the last 6 months (p = 0.022) and polypharmacy (p = 0.043) were associated with prolonged hospital stay. Eight patients (36%) were discharged in rehabilitation or convalescent unit, they had lower grip strength (p = 0.019). Conclusions: Low gait speed and grip strength seems to influence preoperative decisions in our geriatric oncology clinic. Falls in the last 6 months, polypharmacy and low grip strength are associated with adverse postoperative outcomes in our study.
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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 | 0,002 |
| 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 ».