Risk Factors and Prognostic Impact of Postoperative Complications in Patients with Advanced Gastric Cancer Receiving Neoadjuvant Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neoadjuvant chemotherapy is important to improve the prognosis of patients with advanced gastric cancer. However, it may result in postoperative complications (POCs). The aim of this study is to evaluate risk factors and prognostic impact of POCs in patients receiving neoadjuvant chemotherapy. Methods: We retrospectively collected clinical information of patients who underwent curative gastrectomy after receiving neoadjuvant chemotherapy between 2011 and 2018. Overall survival (OS) was analyzed using the Kaplan–Meier method. Logistic regression and Fisher’s exact test were used to evaluate risk factors for complications. Results: A total of 176 patients were included in our study. The 3-year OS rates for the complication group (n = 30) and non-complication group (n = 146) were 36.7% and 52.7%, respectively (p = 0.0294). Age, BMI, multivisceral resection and operation time were independent risk factors for POCs in patients. Patients with multivisceral resection were more likely to suffer from grade III-IV complications (p = 0.026). Inflammation complications might occur in patients with high BMI (p = 0.017). Low preoperative albumin seemed to be a risk factor for leakage complications (p = 0.033). Conclusions: Our study revealed that patients with POCs had a poor prognosis and we identified the risk factors for complications so that POCs can be avoided in time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».