Are Extensive Open Lung Resections for Elderly Patients with Lung Cancer Justified?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Older patients with malignancies are more comorbid than younger ones and are usually undertreated only because of their age. The aim of this study is to investigate the safety of open anatomical lung resections for lung cancer in elderly patients. Methods: We retrospectively analyzed all patients who underwent lung resection for lung cancer in our institution and categorized them into two groups: the elderly group (≥70 years old) and the control (<70). Results: In total, 135 patients were included in the elderly group and 375 in the control. Elderly patients were more frequently diagnosed with squamous cell carcinoma (59.3% vs. 51.5%, p = 0.037), higher differentiated tumors (12.6% vs. 6.4%, p = 0.014), and at an earlier stage (stage I: 55.6% for elderly vs. 36.6%, p = 0.002). Elderly patients were more vulnerable to postoperative pneumonia (3.7% vs. 0.8%, p = 0.034), lung atelectasis (7.4% vs. 2.9%, p = 0.040), and pleural empyema (3.2% vs. 0%, p = 0.042), however, with no increased 30-day-mortality (5.2% for elderly vs. 2.7%, p = 0.168). Survival was comparable in both groups (43.4 vs. 45.3 months, p = 0.579). Conclusions: Elderly patients should not be excluded from open major lung resections as the survival benefit is not reduced in selected patients.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».