Preoperative Assessment of Geriatric Surgical Patients: Update on Clinical Scales Used for Elective General and Digestive Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Higher life expectancy in the general population entails a growing interest in the surgical management of diseases affecting elderly patients. Preoperative assessment when planning surgery needs to carefully evaluate physical and functional status of the patient. This review aims to describe the most commonly used scales in the evaluation of elderly patients scheduled for surgery and provides a useful tool to decide the scales that would be better to assess these specific patients. METHODS: According to the PRISMA statement of publications published, we have carried out a systematic review focused on elderly patients who underwent surgical procedures in General and Surgery. Using Medline, Embase, and Cochrane library, a systematic search of the literature from 1992 to 2018 was performed. This enabled us to retrieve information from the selected articles on scales to evaluate medical fitness, functional status, or both, in the elderly or frail patients. RESULTS: We reviewed 102 articles and selected the most frequently used assessment scales or indexes. After this extensive analysis, we selected 4 functional scales (Katz Index, Barthel Scale, Karnofsky Performance Score, and Vulnerable Elders Survey), 4 clinical scales (American Society of Anaesthesiologists Index, Charlson Comorbidity Index, Pfeiffer Test, and Physiological and Operative Severity Score for the enumeration of Mortality and Morbidity Scale) and finally, 2 mixed scales (American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program Surgical Risk Calculator and Edmonton Frail Scale). CONCLUSIONS: No consensus on the use of a unified assessment scale for elderly patients exists. However, with this review, we provide a brief guideline about the most useful and used scales to perform a comprehensive assessment of geriatric patients undergoing surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».