Association Between Nutritional Status and Survival in Patients Requiring Treatment for Spinal Metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The Patient-Generated Subjective Global Assessment (PG-SGA) is a standardized tool for assessing malnutrition in patients with cancer. The primary aim of this study was to assess the impact of preoperative nutritional status as measured by PG-SGA on survival in patients requiring surgical intervention and/or radiotherapy for spinal metastases. METHODS: Patients with spinal metastases who underwent surgery and/or radiation therapy for symptomatic spinal metastases were enrolled in the AO Spine Metastatic Tumor Research and Outcomes Network, a prospective international multicenter research registry, between September 2017 and August 2022. Using the PG-SGA, nutritional status was classified into 3 categories: A, well nourished; B, moderately malnourished; and C, severely malnourished. RESULTS: A total of 589 patients met the inclusion criteria; 362 were classified as well nourished (61%), 159 were moderately malnourished (27%), and 68 were severely malnourished (12%). The median survival was 491 days, 328 days, and 117 days for well-nourished, moderately malnourished, and severely malnourished patients, respectively. In the multivariate analyses, severe malnourishment (HR 2.5 95% CI 1.4-4.3, P < .01) and an ECOG performance status of 3 or 4 (HR 2.7 95% CI 1.2-6.0) remained associated with significantly worse survival. CONCLUSION: Malnutrition as measured by the PG-SGA demonstrated to be significantly and independently associated with postoperative survival. The PG-SGA is a simple and useful tool to identify spinal metastases patients at risk of early postoperative mortality, and inclusion in the preoperative evaluation of these patients should be considered.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».