Influence of Frailty on Clinical and Radiological Outcomes in Patients Undergoing Transforaminal Lumbar Interbody Fusion—Analysis of a Controlled Cohort of 408 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The concept of frailty has been recognized as an important issue which can influence postoperative outcomes. We aimed to investigate the influence of frailty on clinical and radiological outcomes in patients undergoing transforaminal lumbar interbody fusion (TLIF) for degenerative spine disease. Methods: A single-center, retrospective cohort study was conducted involving 408 patients in whom 506 expandable interbody devices were implanted. The patients were grouped into vulnerable/frail versus well/fit according to the Canadian Frailty Index. Results: The frail patients were older and had a larger number of fused segments (3.0 vs. 2.4 segments, p = 0.009). In the univariate analysis, the frail patients were more likely to experience a postoperative adverse event (AE) until discharge (OR 1.89, 95% CI 1.22–2.92; p = 0.004), three (OR 1.57, 1.07–2.3; p = 0.021), and 12 months postoperatively (OR 3.77, 1.96–7.24; p < 0.001). Following the multivariable logistic regression analysis, frailty remained an independent risk factor for postoperative AEs at 12 months (OR 3.44, 95% CI 1.69–6.99; p = 0.001). Conclusions: Frailty negatively influenced the rate of AEs until 12 months, while the odds of having a favorable outcome at any time remained unaffected in patients undergoing posterior spinal fusion with TLIF. Future efforts are needed to evaluate whether preoperative medical optimization or prehabilitation may positively impact patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».