The impact of frailty on clinical outcomes in colorectal cancer surgery: a systematic literature review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of colorectal cancer is diagnosed in people aged >65 years, yet the elderly are less likely to undergo curative surgery. Chronological age is poorly correlated with post-operative outcomes and is not an acceptable measure of risk. Conversely, frailty is a strong predictor of poor post-operative outcomes and presents an opportunity for optimisation. This systematic review aims to assess the evidence between frailty and outcomes in patients of all ages undergoing colorectal cancer resections and to compare the predictive value of frailty status to that of age alone. METHODS: The review was registered on Prospero, CRD42019150542. PubMed was searched for articles reporting outcomes for frail patients undergoing elective or emergency colorectal cancer resection up until August 2019. All studies reporting outcomes in frail patients were deemed eligible for inclusion and assessed according to the PRISMA guidelines. RESULTS: Of the 143 identified studies, 17 were eligible for inclusion. Study type, frailty assessments and outcomes measured were highly variable. 'Frailty' was associated with significantly higher rates of post-operative complications (7/7 studies), post-operative mortality (5/7 studies), readmission (3/4 studies) and length of stay (3/3 studies). Seven of 11 studies reported no association between age and adverse outcomes. CONCLUSION: Frailty is a predictor of poor clinical outcomes in patients undergoing surgery for colorectal cancer. Standardisation of frailty assessment and outcome measure is needed. Accurate risk stratification of patients will allow us to make informed treatment decisions, identify patients who may benefit from preoperative intervention and tailor post-operative care.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle