Preoperative immunonutrition and postoperative outcomes in patients with cancer undergoing major abdominal surgery: Retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Surgical resection is a first-line treatment for patients with cancer, but preoperative malnutrition is a risk factor for postoperative complications. This study aimed to evaluate the association between preoperative administration of an immunonutrition regimen and postoperative clinical outcomes in patients with cancer undergoing major abdominal surgery. METHODS: The Surgical Prehabilitation Multimodal Oncology (SUPREMO) retrospective cohort study, conducted from January 2021 to December 2023, included patients with cancer undergoing major abdominal surgery. Patients were categorized based on whether they received a complete immunonutrition regimen or an incomplete or no regimen. Demographic and clinical data were extracted from electronic health records for descriptive analysis. Logistic regression was used to assess the impact of immunonutrition on the risk of infectious complications, with clinical and demographic variables as explanatory factors. RESULTS: A total of 620 patients were included, with 49 % receiving a complete preoperative immunonutrition regimen. Bivariate analysis indicated that complete regimen administration was associated with lower intensive care unit (ICU) admission, invasive mechanical ventilation (IMV), and vasopressor support requirements (p = 0.005, p = 0.019, and p = 0.032, respectively). The logistic regression model showed a significant reduction in in-hospital infectious complications (odds ratio 0.54, 95 % confidence interval 0.31-0.98; p = 0.044). CONCLUSION: Administering a complete preoperative immunonutrition regimen may be associated with reduced infectious complications, ICU and IMV requirements, and vasopressor support use.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».