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Enregistrement W2140509802 · doi:10.1164/rccm.201506-1150oc

Frailty Phenotypes, Disability, and Outcomes in Adult Candidates for Lung Transplantation

2015· article· en· W2140509802 sur OpenAlexaff
Jonathan P. Singer, Joshua M. Diamond, Cynthia Gries, Jamiela McDonnough, Paul D. Blanc, Rupal Shah, M.Y. Dean, Beverly L Hersh, Paul J. Wolters, Sofya Tokman, Selim M. Arcasoy, Kristy Ramphal, John R. Greenland, NANCY C. SMITH, Pricilla Heffernan, Lori Shah, Pavan Shrestha, Jeffrey A. Golden, Nancy P. Blumenthal, Debbie Huang, Joshua Sonett, Steven R. Hays, M. Oyster, Patricia Katz, Hilary Robbins, Melanie Brown, Lorriana E. Leard, Jasleen Kukreja, Matthew Bacchetta, Errol L. Bush, F. D’Ovidio, Melanie Rushefski, K. Raza, Jason D. Christie, David J. Lederer

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of California, San FranciscoInstitute for Clinical and Translational Research, University of Wisconsin, MadisonNational Institutes of HealthGeorgia Clinical and Translational Science AllianceU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineHazard ratioInternal medicineProportional hazards modelTransplantationConfidence intervalProspective cohort studyRisk factorCohortOdds ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Frailty is associated with morbidity and mortality in abdominal organ transplantation but has not been examined in lung transplantation. OBJECTIVES: To examine the construct and predictive validity of frailty phenotypes in lung transplant candidates. METHODS: In a multicenter prospective cohort, we measured frailty with the Fried Frailty Phenotype (FFP) and Short Physical Performance Battery (SPPB). We evaluated construct validity through comparisons with conceptually related factors. In a nested case-control study of frail and nonfrail subjects, we measured serum IL-6, tumor necrosis factor receptor 1, insulin-like growth factor I, and leptin. We estimated the association between frailty and disability using the Lung Transplant Valued Life Activities disability scale. We estimated the association between frailty and risk of delisting or death before transplant using multivariate logistic and Cox models, respectively. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Of 395 subjects, 354 completed FFP assessments and 262 completed SPPB assessments; 28% were frail by FFP (95% confidence interval [CI], 24-33%) and 10% based on the SPPB (95% CI, 7-14%). By either measure, frailty correlated more strongly with exercise capacity and grip strength than with lung function. Frail subjects tended to have higher plasma IL-6 and tumor necrosis factor receptor 1 and lower insulin-like growth factor I and leptin. Frailty by either measure was associated with greater disability. After adjusting for age, sex, diagnosis, and transplant center, both FFP and SPPB were associated with increased risk of delisting or death before lung transplant. For every 1-point worsening in score, hazard ratios were 1.30 (95% CI, 1.01-1.67) for FFP and 1.53 (95% CI, 1.19-1.59) for SPPB. CONCLUSIONS: Frailty is prevalent among lung transplant candidates and is independently associated with greater disability and an increased risk of delisting or death.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations216
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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