Evaluation of Adverse Events and the Impact on Health-Related Outcomes in Patients Undergoing Surgery for Metastatic Spine Tumors: Analysis of the Metastatic Tumor Research and Outcomes Network (MTRON) Registry Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Study DesignThis study is part of the AO Spine Metastatic Tumor Research and Outcomes Network [MTRON], an international multicenter prospective observational registry including patients with spinal metastases.ObjectivesThis study aims to elucidate the incidence of surgical complications, their risk factors and consequent effects on survival outcomes, hospital length of stay, and overall health-related quality of life (HRQOL) parameters in a large cohort of patients affected by spinal metastases who were surgically treated.MethodsAvailable data from February 2017 to July 2023 were analyzed. The primary outcome of this study was the evaluation of the incidence of intraoperative and postoperative adverse events (AEs). The secondary outcomes included the assessment of risk factors for surgery-related AEs and the impact of AEs on survival, length of hospital stay and quality of life.ResultsAmong the 1267 patients analyzed, 6.9% experienced intraoperative AEs and 19.3% experienced at least 1 postoperative AE. Several factors resulted to be associated to the occurrence of postoperative AEs: age, smoking habit, poor Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) Performance status, previous radiation therapy at the index target, duration of surgery, number of instrumented levels, simultaneous anterior and posterior approach, presence of metastases at other sites, multiple spinal metastases. Postoperative AEs were associated with reduced survival rates, increased hospital length of stay and poorer HRQOL outcomes, particularly in domains such as neurological function and mental health. In general, surgery substantially improves HRQOL across multiple domains, with these benefits persisting over time despite the occurrence of AEs. However, patients with preoperative risk factors, including comorbidities, smoking, neurological impairment, and prior radiation therapy, experienced less improvement.ConclusionsThe negative impact of AEs on overall survival and HRQOL could be associated with the presence of some preoperative parameters of frailty that are detected as risk factors for AEs occurrence. This finding emphasizes the need for personalized preoperative assessments and optimized perioperative care strategies.
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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 | 0,014 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».