Addition of Frailty and Disability to Cardiac Surgery Risk Scores Identifies Elderly Patients at High Risk of Mortality or Major Morbidity
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Notice bibliographique
Résumé
Background- Cardiac surgery risk scores perform poorly in elderly patients, in part because they do not take into account frailty and disability which are critical determinants of health status with advanced age. There is an unmet need to combine established cardiac surgery risk scores with measures of frailty and disability to provide a more complete model for risk prediction in elderly patients undergoing cardiac surgery. Methods and Results- This was a prospective, multicenter cohort study of elderly patients (≥70 years) undergoing coronary artery bypass and/or valve surgery in the United States and Canada. Four different frailty scales, 3 disability scales, and 5 cardiac surgery risk scores were measured in all patients. The primary outcome was the STS composite end point of in-hospital postoperative mortality or major morbidity. A total of 152 patients were enrolled, with a mean age of 75.9±4.4 years and 34% women. Depending on the scale used, 20-46% of patients were found to be frail, and 5-76% were found to have at least 1 disability. The most predictive scale in each domain was: 5-meter gait speed ≥6 seconds as a measure of frailty (odds ratio [OR], 2.63; 95% confidence interval [CI], 1.17-5.90), ≥3 impairments in the Nagi scale as a measure of disability (OR, 2.98; 95% CI, 1.35-6.56) and either the Parsonnet score (OR, 1.08; 95% CI, 1.04-1.13) or Society of Thoracic Surgeons Predicted Risk of Mortality or Major Morbidity (STS-PROMM) (OR, 1.05; 95% CI, 1.01-1.09) as a cardiac surgery risk score. Compared with the Parsonnet score or STS-PROMM alone, (area under the curve, 0.68-0.72), addition of frailty and disability provided incremental value and improved model discrimination (area under the curve, 0.73-0.76). Conclusions- Clinicians should use an integrative approach combining frailty, disability, and risk scores to better characterize elderly patients referred for cardiac surgery and identify those that are at increased risk.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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