Abstract 2301: Frail Elderly Patients at Increased Risk for Mortality and Prolonged Institutional Care After Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Patients referred for cardiac surgery are increasingly older, but chronological age does not always capture biological age. This study assessed frailty, as a functional parameter of biological age, as a predictor of mortality or prolonged institutional care. Functional measures of frailty and clinical preoperative data were collected for all cardiac surgery patients at a single center (2004 –2007). Based on the Katz Index of Activities of Daily Living, frailty was defined as any impairment in feeding, bathing, dressing, transferring, toileting, continence, or ambulation, or dementia. The impact of frailty on in-hospital mortality or institutional discharge (other hospital or nursing facility) was assessed with multivariate logistic regression. The interaction of frailty and age was examined, with non-frail patients age<70 as the referent group. Results: Of 3096 patients, 133 (4.3%) were frail. Frail patients were older, more likely to be female, have COPD, CHF, EF<40%, recent MI, pre-operative renal failure, cerebrovascular disease, greater acuity, and more complex operations (p<0.05). Frail patients experienced higher rates of mortality, sepsis, delirium, post-operative renal failure, and transfusion (p<0.001). A greater proportion of frail patients than non-frail patients (49% vs. 9%) were discharged to a setting other than home. In the risk-adjusted models, frailty was an independent predictor of mortality (OR 1.8, 95% CI 1.0 –3.2) or institutional discharge (OR 6.4, 95% CI 4.1–9.9). Furthermore, frail elderly (age≥70) patients had greater risk of institutional discharge (OR 22.7, CI 12.4 – 41.7) than frail younger patients (OR 6.5, CI 3.4 –12.5) or non-frail elderly patients (OR 3.5, CI 2.6 – 4.6). Similarly, frail elderly patients had greater risk of mortality (OR 4.0, CI 1.9 – 8.1) than frail younger patients (OR 1.9, CI 0.8 – 4.7) or non-frail elderly patients (OR 2.4, CI 1.7–3.5). Frailty was an independent predictor of in-hospital mortality and prolonged institutional care. Frailty combined with older age further discriminated those at highest risk. Special consideration should be given to the management of frail elderly patients who have surgical cardiac disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».