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Enregistrement W4289780937 · doi:10.1503/cjs.000921

Survival after surgery for spinal metastases: a population-based study

2022· article· en· W4289780937 sur OpenAlexaffvenueabout
Kunal Bhanot, Jessica Widdifield, Anjie Huang, J. Michael Paterson, David Shultz, Joel Finkelstein

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreMcMaster UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal surgeryPopulationGeneral surgerySurgeryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are limited published data on population estimates of survival after spinal surgery for metastatic disease. We performed a population-based study to evaluate survival and complications among patients with cancer who underwent surgery for spinal metastases in Ontario, Canada, between 2006 and 2016. METHODS: We used health administrative databases to identify all patients who underwent surgery for spinal metastases in Ontario between Jan. 1, 2006, and Dec. 31, 2016. We assessed overall survival, mortality rates according to primary cancer lesion and complications after surgery. We contrast the results to those for a comparable cohort from 1991 to 1998. RESULTS: A total of 2646 patients (1194 women [45.1%]; mean age 62.5 yr [standard deviation 12.2 yr]) were identified. The median survival time was 236 (interquartile range 84-740) days. Mortality was highest for patients with melanoma, upper gastrointestinal cancer and lung cancer, with 50% dying within 90 days of surgery. The longest median survival times were observed for primary cancers of the thyroid (906 d) and breast (644 d), and myeloma (830 d). Overall 90-day and 1-year mortality rates were 29% and 59%, respectively. CONCLUSION: We identified differential survivorship based on primary tumour type and a shift in the distribution of operations performed for specific primary cancers over the past 2 decades in Ontario. Overall reductions in mortality associated with this shift in treatment may reflect the use of adjuvant therapies and more personalized treatment approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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