Predicting Performance Status 1 Year After Critical Illness in Patients 80 Years or Older: Development of a Multivariable Clinical Prediction Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to develop and internally validate a clinical prediction model to estimate the outcome of very elderly patients 12 months after being admitted to the ICU. DESIGN: Prospective, longitudinal cohort study. SETTING: Twenty-two Canadian ICUs. PATIENTS: We recruited 527 patients 80 years or older who had a medical or urgent surgical diagnosis and were admitted to an ICU for at least 24 hours. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: At baseline, we completed a comprehensive geriatric assessment of enrolled patients; survival and functional status was determined 12 months later. We defined recovery from critical illness as Palliative Performance Scale score of greater than or equal to 60. We used logistic regression analysis to examine factors associated with this outcome. Of the 434 patients (82%) whose Palliative Performance Scale was known at 12 months, 50% had died and 29% (126/434) had a score of greater than or equal to 60. In the multivariable model, we found that being married, having a primary diagnosis of emergency coronary artery bypass grafting or valve replacement, and higher baseline Palliative Performance Scale were independently predictive of a 12-month Palliative Performance Scale score of greater than or equal to 60. Male sex, primary diagnosis of stroke, and higher Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score, Charlson comorbidity index, or clinical frailty scale were independently predictive of Palliative Performance Scale score of less than 60. CONCLUSION: Approximately one-quarter of very old ICU patients achieve a reasonable level of function 1 year after admission. This prediction model applied to individual patients may be helpful in decision making about the utility of life support for very elderly patients who are admitted to the ICU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».