MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416763836 · doi:10.1186/s12877-025-06774-z

Frailty as a predictor of postoperative outcomes in older gastroesophageal cancer patients: a systematic review and meta-analysis

2025· article· en· W4416763836 sur OpenAlexaboutno aff
Fei Zhang, Ying Yan, Baifeng Li, Chunlin Ge

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerAdverse effectRehabilitationMEDLINEOlder peopleQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frailty disproportionately impacts older patients with cancer, rendering them at increased risk for poor surgical outcomes. However, the impact of frailty on postoperative outcomes in the population with older gastroesophageal cancer remains unknown. METHODS: Systematic review and meta-analysis of studies reporting frailty in older gastroesophageal cancer surgery patients searching Embase, PubMed, Scopus, and Web of Science. The pooled prevalence and odds ratio (OR) with 95% confidence intervals (CI) for mortality and complications estimates were analyzed. The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Data were pooled using random-effects models. RESULTS: A total of 16 studies involving 6143 older patients with gastroesophageal cancer were included. The prevalence of frailty in older gastroesophageal cancer patients was 28% (95% CI = 20-36; p < 0.0001). Frailty was associated with an increased odds ratio for mortality (OR = 2.66; 95% CI = 1.49-4.78; p = 0.0010) and major complication (OR = 2.65; 95% CI = 2.17-3.25; p < 0.0001) compared with non-frail older gastric cancer patients, adjusted for potential confounders. CONCLUSION: Frailty is frequent in older gastroesophageal cancer patients and may predict adverse outcomes in older gastroesophageal cancer with surgery. The findings underline the significance of frailty evaluation among this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC GeriatricsMême sujetFrailty in Older AdultsTravaux en français237 207