Improving Surgical Risk Prediction Through Integrating Automated Body Composition Analysis: a Retrospective Trial on Colectomy Surgery

要約

目的：CTスキャンから術前の体組成メトリックが自動的に抽出されたかどうかを評価することで、単独または既存のリスク予測因子と組み合わされた単独または既存のリスク予測因子と組み合わせた結腸切除後の術後転帰を予測できるかどうかを評価する。
主な結果と測定：主な結果は、結腸切除後の1年間の全死因死亡率の予測パフォーマンスでした。
1年間の追跡調査を伴うCox比例ハザードモデルが使用され、パフォーマンスが一致インデックス（C-Index）と統合Brierスコア（IBS）を使用して評価されました。
二次的な結果には、術後の合併症、予定外の再入院、輸血、および重度の感染が含まれ、ロジスティック回帰のAUCおよびBrierスコアを使用して評価されました。
個々のCT由来の体組成メトリックと結果の間の関連性（または）のオッズ比（または）。
骨格筋領域、密度、脂肪領域、および組織間メトリックなど、複数の椎骨レベルにわたって術前CTSから300を超える特徴が抽出されました。
NSQIPスコアは、2012年以降、すべての手術で利用できました。

要約(オリジナル)

Objective: To evaluate whether preoperative body composition metrics automatically extracted from CT scans can predict postoperative outcomes after colectomy, either alone or combined with clinical variables or existing risk predictors. Main outcomes and measures: The primary outcome was the predictive performance for 1-year all-cause mortality following colectomy. A Cox proportional hazards model with 1-year follow-up was used, and performance was evaluated using the concordance index (C-index) and Integrated Brier Score (IBS). Secondary outcomes included postoperative complications, unplanned readmission, blood transfusion, and severe infection, assessed using AUC and Brier Score from logistic regression. Odds ratios (OR) described associations between individual CT-derived body composition metrics and outcomes. Over 300 features were extracted from preoperative CTs across multiple vertebral levels, including skeletal muscle area, density, fat areas, and inter-tissue metrics. NSQIP scores were available for all surgeries after 2012.

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