Longitudinal Assessment of Frailty and Quality of Life in Patients Undergoing Head and Neck Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand changes in frailty and quality of life (QOL) in frail versus non-frail patients undergoing surgery for head and neck cancer (HNC). METHODS: Prospective cohort study of patients (median age 67 (50, 88)) with HNC undergoing surgery from December 2011 to April 2014. Fried's Frailty Index, Vulnerable Elders Survey (VES-13), and comprehensive QOL assessments (EORTC QLQ-C30 and HN35) were completed at baseline and 3, 6, and 12-month post-operative visits. Change in frailty and QOL over time was compared between frailty groups (non-frail (score 0), pre-frail (score 1-2), and frail (score 3-5)) using a mixed effects model. Predictors of long-term elevated frailty (12 months > baseline) were analyzed using logistic regression. RESULTS: The study had 108 patients classified as non-frail (47%), 104 pre-frail (mean (SD) 1.3 (0.4), 45%), and 17 frail (3.4 (0.6); 7%). Frailty score decreased significantly for frail patients 3 months post-operatively (2.1 (1.0); P = .002) and remained significantly lower than baseline at 6 and 12 months (2.1 (1.4); P = .0008 and 2.2 (1.5); P = .005, respectively) while frailty score increased for non-frail patients at 3 months (1.1 (1.0); P < .001) and then decreased. Forty-eight patients (21%) had long-term elevated frailty, with baseline frailty and marital status identified as predictors on univariate analysis. The frail population had significantly worse QOL scores at baseline, which persisted 12 months post-operatively. CONCLUSIONS: Frail patients demonstrate a decrease in frailty score following surgical treatment of HNC. Frail patients have significantly worse QOL scores on longitudinal assessment and would benefit from supportive services throughout their care. LEVEL OF EVIDENCE: 3 Laryngoscope, 131:E2232-E2242, 2021.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».