The impact of frailty on outcomes and healthcare resource usage after total joint arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Total joint arthroplasty (TJA) is commonly performed in elderly patients. Frailty, an aggregate expression of vulnerability, becomes increasingly common with advanced age, and independently predicts adverse outcomes and the use of resources after a variety of non-cardiac surgical procedures. Our aim was to assess the impact of frailty on outcomes after TJA. PATIENTS AND METHODS: We analysed the impact of pre-operative frailty on death and the use of resources after elective TJA in a population-based cohort study using linked administrative data from Ontario, Canada. RESULTS: Of 125 163 patients aged > 65 years having elective TJA, 3023 (2.4%) were frail according to the Johns Hopkins ACG frailty-defining diagnoses indicator. One year follow-up was complete for all patients. Frail patients had a higher adjusted one year risk of mortality (hazard ratio 3.03, 95% confidence interval (CI) 2.62 to 3.51), a higher rate of admission to intensive care (odds ratio (OR) 2.52, 95% CI 2.21 to 2.89), increased length of stay (incidence rate ratio 1.62, 95% CI 1.59 to 1.65), a higher rate of discharge to institutional care (OR 2.09, 95% CI 1.93 to 2.25), a higher rate of re-admission (OR 1.33, 95% CI 1.07 to 1.66) and increased costs at 30, 90 and 365 days post-operatively. Frailty affected outcomes after total hip arthroplasty more than after total knee arthroplasty. TAKE HOME MESSAGE: Frailty is an important risk factor for death after elective TJA, and increases post-operative resource utilisation across many metrics. Processes to optimise the outcomes and efficiency of TJA in frail patients are needed. Cite this article: Bone Joint J 2016;98-B:799-805.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».