Frailty as a predictor of postoperative outcomes in older gastroesophageal cancer patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».