Frailty Indices in Patients Undergoing Functional Neurosurgical Procedures: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Functional neurosurgery covers a wide array of neurological disorders with an equally vast array of treatment modalities, including neuromodulation, decompressive, and ablative therapies for disparate pathologies such as pain, neuromodulation, disconnection, and refractory epilepsy. One of the most common functional treatments is deep brain stimulation for movement disorders and select psychiatric diseases. Functional neurosurgery treats patients with reduced quality of life from pathological neuronal pathways. Optimal patient selection by preoperatively identifying high-risk patients is critical for avoiding as many operative complications as possible, in addition to managing complications better once they occur. Frailty indices have demonstrated superior discrimination in predicting adverse postoperative outcomes across the spectrum of neurosurgical subspecialties when compared to increasing patient age. This systematic review describes multiple different frailty indices utilized by patients undergoing functional neurosurgery procedures. METHODS: A systematic review of literature was performed using PubMed. The Newcastle Ottawa Scale (NOS) was used to assess for risk of bias and studies with NOS >6 were considered high-quality. An initial search identified 541 articles through our search strategy and, after screening and review, five met criteria for inclusion The 5-factor modified frailty index (mFI-5) and Risk Analysis Index (RAI) were most frequently utilized (n = 5). One study utilized single-hospital databases in contrast to the nationwide databases utilized by the other four studies. RESULTS: RAI was found to have superior predictive ability as frailty metric when compared to the mFI-5. All five studies were considered high-quality based on the NOS. Frailty indices have demonstrated the ability to predict adverse outcomes in patients undergoing procedures from across the spectrum of neurosurgical subspecialties. CONCLUSION: Our review identified articles that utilized frailty indices in predicting outcomes among patients undergoing functional neurosurgery procedures.
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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».