266. NSQIP 5-FACTOR MODIFIED FRAILTY INDEX PREDICTS MORBIDITY BUT NOT MORTALITY AFTER ESOPHAGECTOMY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Frailty is a source of morbidity in esophagectomy patients. To aid clinical decision making, it is important to determine if the simplified 5-factor modified frailty index (mFI-5) retains the same associations between frailty and adverse outcomes as its 11-factor predecessor. Methods Patients undergoing esophagectomy for esophageal cancer or dysplasia from 2016-2018 were identified using National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP). The mFI-5 was used to determine association between frailty and post-esophagectomy morbidity and mortality. Results In total, 2,567 patients were included. No patients had a mFI-5 score higher than 3/5 and the score distribution was wide: mFI0 = 1103 (43%), mFI1 = 982 (38.3%), mFI2 = 435 (16.9%), mFI3 = 47 (1.8%). Clavien-Dindo grade IV complications increased with mFI score: mFI0 (11.2%), mFI1 (15.6%), mFI2 (19.8%), mFI3 (25.5%), as did mortality: mFI0 (1.9%), mFI1 (3%), mFI2 (3.4%), mFI3 (4.3%). Multivariate logistic regression analyses controlling for age, sex, body mass index, American Society of Anesthesiology classification, operative duration, emergency surgery status, and neoadjuvant therapy status showed increasing frailty score was associated with Clavien-Dindo grade IV complications (p=0.01), but not mortality (p=0.13). Conclusions The mFI-5 is associated with morbidity but not mortality in patients who have undergone esophagectomy for esophageal cancer. Compared to the mFI-11, the mFI-5 may not be nuanced enough in the assessment of frailty specific to this patient population.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».