A Critical Appraisal of the Application of Frailty and Sarcopenia in the Spinal Oncology Population
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Systematic review and clinimetric analysis. Objectives Frailty and sarcopenia predict worse surgical outcomes among spinal degenerative and deformity-related populations; this association is less clear in the context of spinal oncology. Here, we sought to identify frailty and sarcopenia tools applied in spinal oncology and appraise their clinimetric properties. Methods A systematic review was conducted from January 1 st , 2000, until June 2022. Study characteristics, frailty tools, and measures of sarcopenia were recorded. Component domains, individual items, cut-off values, and measurement techniques were collected. Clinimetric assessment was performed according to Consensus-based Standards for Health Measurement Instruments. Results Twenty-two studies were included (42 514 patients). Seventeen studies utilized 6 frailty tools; the three most employed were the Metastatic Spine tumor Frailty Index (MSTFI), Modified Frailty Index-11 (mFI-11), and the mFI-5. Eight studies utilized measures of sarcopenia; the three most common were the L3-Total Psoas Area (TPA)/Vertebral Body Area (VBA), L3-TPA/Height 2 , and L3-Spinal Muscle Index (L3-Cross-Sectional Muscle Area/Height 2 ). Frailty and sarcopenia measures lacked or had uncertain content and construct validity. Frailty measures were objective except the Johns-Hopkins Adjusted Clinical Groups. All tools were feasible except the Hospital Frailty Risk Score (HFRS). Positive predictive validity was observed for the HFRS and in select studies employing the mFI-5, MSTFI, and L3-TPA/VBA. All frailty tools had floor or ceiling effects. Conclusions Existing tools for evaluating frailty and sarcopenia among patients undergoing surgery for spinal tumors have poor clinimetric properties. Here, we provide a pragmatic approach to utilizing existing frailty and sarcopenia tools, until more clinimetrically robust instruments are developed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».