Frailty as a Predictor of Postoperative Morbidity and Mortality Following Liver Resection
Notice bibliographique
Résumé
Background Liver resection is commonly performed among patients at risk of being frail. Frailty can be used to assess perioperative risk. Thus, we evaluated frailty as a predictor of postoperative complications following liver resection using a validated modified frailty index (mFI). Methods A retrospective cohort of consecutive patients undergoing liver resection (2011-2018) were stratified according to the mFI and classified as the following: high (≥.27) and low mFI (<.27). The effect of mFI on postoperative complications (Clavien-Dindo) was evaluated using multiple logistic regression, expressed as odds ratios (OR) and 95% CI. Results Of 409 patients, 58 (14%) had high mFI. There were no differences in type of liver resection (laparoscopic: 57% vs 55%, P = .766), number of segments resected (3 vs 4, P = .417), or operative time (257 vs 293 minutes, P = .097) between the high and low mFI groups, respectively. High mFI patients had a longer median length of hospital stay (9.5 vs 5 days, P < .001) and higher proportion of postoperative complications (79% vs 46%, P < .001), including minor complications (69% vs 42%, P < .001), major complications (50% vs 13%, P < .001), and 90-day postoperative mortality (12% vs 3.4%, P = .04). On multivariable analysis, longer operating time (OR 1.15, 95% CI, 1.03 to 1.27), higher number of segments resected (OR 1.43, 95% CI, 1.12 to 1.82), and high mFI (OR 6.74, 95% CI, 2.76 to 16.51) were independent predictors of major postoperative complications. Discussion mFI predicts postoperative outcomes following liver resection and can be used as a risk stratification tool for patients being considered for surgery.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».