Frailty as a Predictor of Neurosurgical Outcomes in Brain Tumor Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The object of this study is to describe the existing evidence and completed the first systematic review meta-analysis between frailty and neurosurgical outcomes in brain tumor patients. The primary outcome is mortality and postoperative complications, the second outcomes including readmission rate, discharge disposition, length of stay (LOS) and hospitalization costs.Methods Seven English databases and four Chinese databases were searched to identify the neurosurgical outcomes and frailty among patients with brain tumor. With no restrictions on the publication period. According to the JBI manual for evidence synthesis and the PRISMA guidelines, two independent reviewers applied the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cohort studies, the Joanna Briggs Institute (JBI) Critical Appraisal Checklist for Cross-Sectional Studies to evaluate the methodological quality of each study.Results 13 papers included in the systematic review and prevalence of frailty ranged from 1.48% to 57%. Frailty is significantly associated with increased the risk of mortality (OR,1.63; CI,1.33-1.98; P＜0.001), postoperative complications (OR,1.48; CI,1.40-1.55; P＜0.001; I2=33%), non-routine discharge position than home (OR,1.72; CI,1.41-2.11; P＜0.001), prolonged LOS in brain tumor patients (OR=1.25; CI=1.09-1.43; P=0.001) and higher hospitalization costs in brain tumor patients. But Frailty was not independently associated with readmission (OR,0.99; CI,0.96-1.03; P =0.74)Conclusion Frailty is an independent predictor of mortality, postoperative complications, non-routine discharge position rate, LOS and hospitalization costs in brain tumor patients. Besides frailty has a significant potential role in risk stratification, preoperative shared decision-making and perioperative management.
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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 | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».