Spine Metastasis: Patients With Poor Performance Status (ECOG) Could benefit From Palliative Surgical Care! A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: This study used a French prospective national multi-center database of patients with spine metastasis (SpM). OBJECTIVE: The main challenge was to clarify if SpM patients presenting poor ECOG-PS could benefit from a surgical intervention. BACKGROUND: Spine metastases (SpM) are debilitating lesions commonly found in the evolution of cancer. At present, patients with poor ECOG-PS do not benefit from surgical care. MATERIALS AND METHODS: Between 2014 and 2017, 176 SpM patients with poor initial ECOG-PS (3 or 4) were identified. RESULTS: The median overall survival of patients was 2.1 months (SD 0.2). Seventy-one patients (40.3%) underwent surgery: for 49 patients (27.8%) the intervention consisted of a simple decompression and for 22 patients (12.5%) the previous was associated with an osteosynthesis. Patients who underwent surgery demonstrated significantly longer median overall survival than those who did not: 3.5 months (SD 0.4) versus 1.6 (SD 0.2) ( P <0.0001). No significant differences between operated/nonoperated patients were noted concerning median age (66.4 vs. 64.2 y, P =0.897), the median number of SpM (4.1 vs. 4.2, P =0.374), ECOG-PS 4 ratio (41.6 vs. 39.3%, P =0.616), or for primary tumors ( P =0.103). Patients who underwent surgery statistically improved their neurological impairment according to the Frankel score: 5/11 (45.4%) from A to C, 5/17 (29.4%) from B to C or D, 6/11 (54.5%) from C to D and 2/4 (50%). Twelve patients (16.9%) presented a postoperative complication. CONCLUSION: Patients with poor ECOG-PS could benefit from surgery. Even though survival gain is small, it permits the preservation of their neurological function. By making ambulation possible, pain is decreased during the last months of their lives.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».