P.228 Pre-operative Surrogates Markers of Frailty and Metastatic Spine Disease: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the inherent importance of physical reserve and ability to tolerate surgery, pre-operative patient-specific surrogate markers of frailty that may improve accuracy of outcome prognostication following surgery for SMD are not well described. Methods: A systematic review was performed according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. MEDLINE, Scopus, EMBASE, Cochrane Registry of Controlled Trials, CINAHL, and Web of Science were searched. Quality of evidence was scored using the Oxford CEBM Scoring Tool. Results: Forty studies accounted for 8,364 patients. Surgical indications included neurological dysfunction, intractable pain, and spinal instability. Tumor histology varied across and within studies. Age, gender, performance status, neurologic function, comorbidities, and biochemical abnormalities were the most frequently analyzed pre-operative surrogate markers of frailty. The most commonly assessed outcomes were overall and progression-free survival; few studies examined health-related quality of life, peri-operative adverse events, and post-operative complications. Conclusions: This study highlights the need for objective measures of frailty in order to improve risk stratification and outcome prognostication among patients receiving surgery for metastatic spinal disease. Future studies should address identified knowledge gaps pertaining to peri-operative adverse events, post-operative complications, and health-related quality of life outcomes.
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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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».