Association of Frailty and 1-Year Postoperative Mortality Following Major Elective Noncardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Single-center studies identify frailty as a risk factor for 30-day postoperative mortality. The long-term and population-level effect of frailty on postoperative mortality is, to our knowledge, poorly described, as are the interactions of frailty with important predictors of mortality. OBJECTIVE: To measure the population-level effect of patient frailty on, and its association with, 1-year postoperative mortality. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Population-based retrospective cohort study in Ontario, Canada, with data collected between April 1, 2002 and March 31, 2012. Analysis was performed from December 2014 to March 2015. All patients were community-dwelling individuals aged 65 years or older on the day of elective, major noncardiac surgery. EXPOSURE: Frailty, as defined by the Johns Hopkins Adjusted Clinical Groups (ACG) frailty-defining diagnoses indicator. The ACG frailty-defining diagnoses indicator is a binary variable that uses 12 clusters of frailty-defining diagnoses. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: One-year all-cause postoperative mortality. RESULTS: Of 202 811 patients, 6289 (3.1%) were frail (mean [SD] age, 77 [7] years). Within 1 year, 13.6% (n = 855) of frail and 4.8% (n = 9433) of nonfrail patients died. Adjustment for sociodemographic and surgical confounders resulted in a hazard ratio of 2.23 (95% CI, 2.08-2.40). The interaction between frailty and postoperative time demonstrated an increased relative hazard for death in frail patients (hazard ratio, 35.58; 95% CI, 29.78-40.19) on postoperative day 3. The association between frailty and increased risk of death decreased with patient age (HR, 2.66; 95% CI, 2.28-3.10 at age 65; HR, 1.63; 95% CI, 1.36-1.95 at age 90). Significant variations in the increased risk for death in frail patients existed between different surgery types and was strongest after total joint arthroplasty (HR, 3.79; 95% CI, 3.21-4.47 for hip replacement; HR, 2.68; 95% CI, 2.10-3.42 for knee replacement). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: At a population level, preoperative frailty-defining diagnoses were associated with a significantly increased risk of 1-year mortality that was particularly notable in the early postoperative period, in younger patients, and after joint arthroplasty.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».