NCOG-17. PREDICTORS OF SURVIVAL IN ELDERLY PATIENTS UNDERGOING SURGERY FOR GBM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Despite the median age of diagnosis of GBM being 64 years old, there is only a paucity of studies on elderly patients with GBM. Furthermore, the majority of these studies examine treatment paradigms, and there is limited research on clinical and hospital factors on overall survival. The purpose of this study is to determine predictors of survival in elderly patients undergoing surgery for GBM. METHODS We searched our hospital brain tumour biobank database for all consecutive patients over a 14-year period from 2005 to 2018. All patients 65 years of age or older at time of surgery with a pathological diagnosis of de novo primary GBM were included. Kaplan-Meier survival curve and Cox proportional hazards model were constructed for overall survival vs age, sex, KPS, medical co-morbidities, extent of resection by surgeon, length of stay, postop complications, and discharge destination. RESULTS A total of 150 patients were included. The median age at time of surgery was 74 years old (range: 65-94). Median overall survival was 9.4 months (95% CI: 7.8-12.2). Variables associated with worse survival included longer length of stay (HR: 1.15, 95% CI: 1.02-1.30, p = 0.02), discharge destination other than home (HR: 1.91, 95% CI: 1.01-3.6, p = 0.04), and any postop complication (HR: 3.7, 95% CI: 1.87-7.3, p = < 0.001). The presence of any or multiple medical comorbidities was not associated with worse survival (p = 0.93 and 0.19, respectively). CONCLUSIONS The presence of medical comorbidities is not associated with worse survival in elderly patients undergoing surgery for GBM. In order to maximize survival in these patients, avoidance of postoperative complications is paramount, along with a short hospital stay and attempt to discharge these patients to their home.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».