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Enregistrement W2991383543 · doi:10.1093/dote/doz092.23

P23 MALNUTRITION INDICES AS PROGNOSTIC FACTORS FOR POSTOPERATIVE COMPLICATIONS IN ESOPHAGEAL CANCER PATIENTS

2019· article· en· W2991383543 sur OpenAlexaboutno aff
Dimitriοs Schizas, Mpaili Efstratia, Maria Mpoura, Natasha Hasemaki, Michalinos Adamantios, Karavokyros Ioannis, Liakakos Theodore

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcopeniaEsophageal cancerEsophagectomyMalnutritionCancerInternal medicineBody mass indexSurgeryWeight lossObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim To investigate the impact of malnutrition on postoperative complications in esophageal cancer patients. Background and Methods Malnutrition is common in esophageal cancer patients due to the debilitating nature of their disease. Several methods of nutritional assessment have emerged as significant prognostic factors for short-and long-term outcomes in patients operated for esophageal cancer. The study sample consisted of 85 patients with esophageal (n=11) and gastroesophageal junction (n=74) cancer who were admitted for surgery in the First Department of Surgery, Laikon General Hospital, Athens, Greece, between September 2015 and March 2019. Out of them, 65 patients underwent esophagectomy, while 20 patients underwent total gastrectomy. The assessment of nutritional status included the Geriatric Nutritional Risk Index (GNRI), the Patient Generated Subjective Global Assessment (PG-SGA) and sarcopenia. GNRI was based on preoperative values of patients’ serum albumin and body weight. The preoperative assessment of sarcopenia was based on Skeletal Muscle Index (SMI) derived from analysis of CT scans using SliceOmatic® Software version 4.3 (Tomovision, Montreal, Canada). Postoperative complications were graded according to Clavien-Dindo classification. Minor complications included categories I-II, whereas major complications included categories III-V. Results Thirty nine patients (47.6%) developed postoperative complications. More specifically, 21 patients (24.7%) developed minor complications and 18 patients (21.2%) developed major complications, while anastomotic leakage occurred in 10 patients (11.8%). Eighty patients (94.1%) had a high-risk GNRI (<92), while 5 patients (5.9%) had a low-risk GNRI (≥92). Forty four patients (51.8%) were diagnosed with sarcopenia. The mean PG-SGA score was 8.82 ± 5.57. Patients with a high-risk GNRI demonstrated significantly higher rate of overall complications compared to low-risk GNRI patients (100% vs 44.2%, p<0.05 respectively). Moreover, the rate of anastomotic leakage was significantly higher in the sarcopenia group than in the non-sarcopenia group (29% vs 3.4%, p<0.05). Nonetheless, PG-SGA was not significantly associated with postoperative outcomes. Conclusion Higher-risk scores on the GNRI are associated with an increased risk for developing postoperative complications, while sarcopenia is associated with higher risk for anastomotic leakage among esophageal cancer patients. Preoperative assessment of GNRI and sarcopenia should be performed in all patients in order to detect patients who are at greater risk of postoperative morbidity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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