Frailty as a predictor of neurosurgical outcomes in brain tumor patients: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with frailty are at a high risk of poor health outcomes, and frailty has been explored as a predictor of adverse events, such as perioperative complications, readmissions, falls, disability, and mortality in the neurosurgical literature. However, the precise relationship between frailty and neurosurgical outcomes in patients with brain tumor has not been established, and thus evidence-based advancements in neurosurgical management. The objectives of this study are to describe existing evidence and conduct the first systematic review and meta-analysis of the relationship between frailty and neurosurgical outcomes among brain tumor patients. Methods Seven English databases and four Chinese databases were searched to identify neurosurgical outcomes and the prevalence of frailty among patients with a brain tumor, with no restrictions on the publication period. According to the Joanna Briggs Institute (JBI) Manual for Evidence Synthesis and the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines, two independent reviewers employed the Newcastle–Ottawa scale in cohort studies and JBI Critical Appraisal Checklist for Cross-sectional Studies to evaluate the methodological quality of each study. Then random-effects or fixed-effects meta-analysis was used in combining odds ratio (OR) or hazard ratio (RR) for the categorical data and continuous data of neurosurgical outcomes. The primary outcomes are mortality and postoperative complications, and secondary outcomes include readmission, discharge disposition, length of stay (LOS), and hospitalization costs. Results A total of 13 papers were included in the systematic review, and the prevalence of frailty ranged from 1.48 to 57%. Frailty was significantly associated with increased risk of mortality (OR = 1.63; CI = 1.33–1.98; p < 0.001), postoperative complications (OR = 1.48; CI = 1.40–1.55; p < 0.001; I2 = 33%), nonroutine discharge disposition to a facility other than home (OR = 1.72; CI = 1.41–2.11; p < 0.001), prolonged LOS (OR = 1.25; CI = 1.09–1.43; p = 0.001), and high hospitalization costs among brain tumor patients. However, frailty was not independently associated with readmission (OR = 0.99; CI = 0.96–1.03; p = 0.74). Conclusion Frailty is an independent predictor of mortality, postoperative complications, nonroutine discharge disposition, LOS, and hospitalization costs among brain tumor patients. In addition, frailty plays a significant potential role in risk stratification, preoperative shared decision making, and perioperative management. Systematic review registration PROSPERO CRD42021248424
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».