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Enregistrement W2265125162 · doi:10.1001/jamasurg.2015.5085

Association of Frailty and 1-Year Postoperative Mortality Following Major Elective Noncardiac Surgery

2016· article· en· W2265125162 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJAMA Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioConfoundingRetrospective cohort studyPopulationCohort studyGerontologyInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,256 · 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