Impact of Postoperative Infection on Lower Limb Function After Surgery for Malignant Bone and Soft Tissue Tumors: Data from a Nationwide Registry in Japan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to the scarcity of cases, adjustments for confounding factors in analyses of the effects of postoperative infections on limb function after surgery for malignant bone and soft tissue tumors were insufficient in previous studies. One solution is to use big data from a nationwide registry. METHODS: Data from the Bone and Soft Tissue Tumor Registry in Japan were used to examine the impact of postoperative infections on limb function after surgery for malignant bone and soft tissue tumors in the lower extremities. Limb function was evaluated using the Musculoskeletal Tumor Society (MSTS) score. RESULTS: A total of 1099 soft tissue tumors and 410 bone tumor cases were included. Propensity score matching (PSM) was performed using significant factors in the propensity score logistic regression. After PSM, only "function" and "emotional acceptance" scores worsened in infection cases in the bone tumor group, while total MSTS scores remained unaffected in both the bone and soft tissue tumor groups. No subcategory scores worsened in the soft tissue tumor group. CONCLUSIONS: Our findings suggest that postoperative infections might not affect function in cases of soft tissue tumors and have only a limited impact in cases of bone tumors.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».