Elderly Patients Show Substantial Improvement in Health-Related Quality of Life After Surgery for Degenerative Cervical Myelopathy Despite Medical Frailty: An Ambispective Analysis of a Multicenter, International Data Set
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: We assessed the relationship between Modified Frailty Index-5 (mFI-5) and neurological outcomes, as well as health-related quality of life (HRQoL) measures, in elderly patients with degenerative cervical myelopathy (DCM) after surgery. METHODS: Data from 3 major DCM trials (the Arbeitsgemeinschaft für Osteosynthesefragen Spine Cervical Spondylotic Myelopathy-North America, Cervical Spondylotic Myelopathy-International, and CSM-PROTECT studies) were combined, involving 1047 subjects with moderate to severe myelopathy. Patients older than 60 years with 6-month and 1-year postoperative data were analyzed. Neurological outcome was assessed using the modified Japanese Orthopaedic Association score, while HRQoL was measured using the 36-Item Short Form Health Survey (SF-36) (both Physical Component Summary [SF-36 PCS] and Mental Component Summary [SF-36 MCS] scores) and the Neck Disability Index. Frail (mFI ≥2) and nonfrail (mFI = 0-1) cohorts were compared using univariate paired statistics. RESULTS: The final analysis included 261 patients (62.5% male), with a mean age of 71 years (95% CI 70.7-72). Frail patients (mFI ≥2) had lower baseline modified Japanese Orthopaedic Association scores (10.45 vs 11.96, P < .001), SF-36 PCS scores (32.01 vs 36.51, P < .001), and SF-36 MCS scores (39.32 vs 45.24, P < .001). At 6-month follow-up, SF-36 MCS improved by a mean (SD) of 7.19 (12.89) points in frail vs 2.91 (11.11) points in the nonfrail group ( P = .016). At 1 year after surgery, frail patients showed greater improvement in both SF-36 PCS and SF-36 MCS composite scores compared with nonfrail patients (7.81 vs 4.49, P = .038, and 7.93 vs 3.01, P = .007, respectively). Bivariate regression analysis revealed that higher mFI-5 scores correlated with more substantial improvement in overall mental status at 6 months and 1 year ( P = .024 and P = .009, respectively). CONCLUSION: mFI-5 is a clinically helpful signature to reflect the HRQoL status among elderly patients with DCM. Despite preoperative medical frailty, elderly patients with DCM experience significant HRQoL improvement after surgery. These findings enable clinicians to identify elderly patients with modifiable comorbidities and provide informed counseling on anticipated outcomes. LEVEL OF EVIDENCE: II.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».