Clinical significance of sarcopenia in elderly patients undergoing endoscopic submucosal dissection - A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims: As global life expectancy rises and gastrointestinal tumor incidence increases, more elderly patients are undergoing endoscopic submucosal dissection (ESD) for tumor treatment. This highlights the importance of sarcopenia assessment before ESD. This systematic review and meta-analysis aims to assess sarcopenia's role in predicting post-ESD adverse outcomes in the elderly. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis to investigate the impact of sarcopenia on the prognosis of elderly patients undergoing ESD treatment. A comprehensive search was conducted across three databases (PubMed, Embase, Web of Science). Using NEWCASTLE - OTTAWA ASSESSMENT SCALE for risk of bias assessment. The data were synthesized using Review Manager 5.3. Results: A total of 9 reports were identified, analyzing 7 indicators, with a combined sample size of 6044. Through a series of analyses, we have derived several highly credible research findings: the overall OR and 95% CI for gastric and colorectal post-ESD perforation between sarcopenia and nonsarcopenia groups were 1.34 [0.92, 1.97], for CTCAE grade > 2 were 2.65 [1.45, 4.82], for gastric post-ESD pneumonia were 1.90 [1.24, 2.90], and for gastric post-ESD mortality within 5 years were 2.96 [1.33, 6.58]. Conclusions: Sarcopenia is a risk factor for increased incidence of complications (CTCAE > 2) after undergoing gastric and colorectal ESD, increased pneumonia rates and higher mortality rates within five years following gastric ESD treatment in elderly patients. However, sarcopenia does not lead to an increased perforation rate in elderly patients undergoing gastric and colorectal ESD treatments.
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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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».