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Enregistrement W4318067775 · doi:10.1186/s40463-022-00607-4

Development and validation of the modified index of fragility in head and neck cancer surgery

2023· article· en· W4318067775 sur OpenAlexaff
Koorosh Semsar‐Kazerooni, Keith Richardson, Véronique‐Isabelle Forest, Alex Mlynarek, Michael P. Hier, Nader Sadeghi, Marco A. Mascarella

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead and neck cancerFragilityIndex (typography)MedicineOncologyCancerInternal medicineComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aims to develop and validate, a clinically useful modified index of fragility (mIFG) to identify patients at risk of fragility and to predict postoperative adverse events. METHOD: An observational study was performed using the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program database, from 2006 to 2018. All patients undergoing nonemergency head and neck cancer surgery were included. A seven-item index (mIFG) was developed using variables associated with frailty, cachexia, and sarcopenia, drawn from the literature (weight loss, low body mass index, dyspnea, diabetes, serum albumin, hematocrit, and creatinine). Multivariable logistic regression was used to model the association between mIFG, postoperative adverse events and death. A validation cohort was then used to ascertain the diagnostic accuracy of the mIFG. RESULTS: A total of 23,438 cases were included (16,407 in the derivation group and 7031 in the validation group). There was a total of 4273 postoperative major adverse events (AE) and deaths, 1023 postoperative pulmonary complications and 1721 wound complications. Using the derivation cohort, the 7-item mIFG was independently associated with death, major AEs, pulmonary and wound complications, when controlling for significant covariates. The mIFG predicted death and major adverse events using the validation cohort with an accuracy of 0.70 (95% CI: 0.63-0.76) and 0.64 (95% CI: 0.63-0.66), respectively. The mIFG outperformed the modified Frailty index. CONCLUSION: The modified index of fragility is a reliable and easily accessible tool to predict risk of postoperative adverse events and death in patients undergoing head and neck cancer surgery.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,255 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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