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Enregistrement W4387381805 · doi:10.48083/xvwy4791

The Clinical Frailty Scale as a Predictor of Trial of Void Outcomes in Men Undergoing Transurethral Resection of Prostate Surgery

2023· article· en· W4387381805 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kevin Yinkit Zhuo, Samantha Li Wen Quah, Cindy Garcia, Ki Ying Leung, Amanda Chung

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransurethral resection of the prostateClinical trialGroup BFrailty IndexAdverse effectProstateSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundWith the growing elderly population, there is an increasing prevalence of frail patients undergoing surgeries. A common operation in this group is the transurethral resection of prostate (TURP) for the treatment of benign prostatic hyperplasia. Whilst there is a demonstrable link between frailty and general adverse postoperative outcomes, there is limited research on frailty and trial of void (TOV) outcomes post TURP.This study aims to investigate possible associations between frailty, TOV outcomes, and postoperative complications following a TURP.MethodsA retrospective review was conducted of adult patients treated with TURP at 2 hospitals from January 2018 to December 2019, inclusive. Patient demographic data, preoperative Clinical Frailty Scale scores, trial of void outcomes, and complications were recorded and analysed. Clinical frailty scores (CFS) were recorded in accordance with the Dalhousie University Clinical Frailty Scale, ranging from 1 (very fit) to 9 (terminally ill).ResultsA total of 226 patients (median age 70.5 years) were identified for this study. Of these patients, 59 were identified as having a CFS of 1 to 2 (Group A), 140 patients had a CFS of 3 to 4 (Group B), and 27 patients had a CFS of 5 to 7 (Group C). Within the initial TOV, Group C had a statistically significant difference in failure rates compared with the other 2 groups, with Group C having the highest failure rate of 33.3% (9/27), followed by Group B with 14.3% (20/140), and then Group A with 13.6 % (8/59) (P = 0.04).ConclusionIn conclusion, greater preoperative frailty is associated with higher rates of initial TOV failure in post-TURP patients. Early objective identification of elderly patients with increased frailty is useful to help preoperative counselling and decision-making, to manage patient postoperative expectations, and to optimise patient care.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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