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Enregistrement W4311789545 · doi:10.3390/curroncol29120775

Preoperative C-Reactive Protein-to-Albumin Ratio Predicts Postoperative Pancreatic Fistula following Pancreatoduodenectomy: A Single-Center, Retrospective Study

2022· article· en· W4311789545 sur OpenAlexvenueno aff
Naotake Funamizu, Takeshi Utsunomiya, Masahiko Honjo, Chihiro Ito, Mikiya Shine, Mio Uraoka, Tomoyuki Nagaoka, Kei Tamura, Katsunori Sakamoto, Kohei Ogawa, Yasutsugu Takada

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePancreatic fistulaOdds ratioReceiver operating characteristicConfidence intervalPeriampullary cancerGastroenterologyLogistic regressionRetrospective cohort studyArea under the curveInternal medicineSingle CenterFistulaSurgeryPancreaticoduodenectomyPancreas

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postoperative pancreatic fistula (POPF) following pancreatoduodenectomy (PD) is a potentially lethal complication, and it is clinically important to determine its risk preoperatively. Although C-reactive protein-to-albumin ratio (CAR) is reported to be a prognostic marker for postoperative complications in several cancers, no evidence is currently available regarding the association between preoperative CAR and POPF following PD for periampullary tumors. This study examined whether preoperative CAR could predict POPF following PD. Clinical data were retrospectively retrieved from Ehime University Hospital. The optimal cut-off value for CAR was determined using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. This study enrolled 203 consecutive patients undergoing PD for periampullary tumors. The CAR value was significantly higher in the POPF group than in the non-POPF group (p < 0.001). According to the ROC curve analysis, the optimal cut-off value for CAR was 0.09. Patients with CAR ≥ 0.09 had higher incidence rates of POPF than their counterparts. CAR ≥ 0.09 was a risk factor for POPF in the multivariate logistic regression analysis (odds ratio 34.5, 95% confidence interval 11.75–101.38, p < 0.001). This is the first report demonstrating an association between CAR and POPF following PD. Preoperative CAR is an independent predictive marker for POPF following PD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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