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Enregistrement W2728404809 · doi:10.1007/s00134-017-4867-0

The impact of frailty on intensive care unit outcomes: a systematic review and meta-analysis

2017· review· en· W2728404809 sur OpenAlexafffund
John Muscedere, Braden Waters, Aditya Varambally, Sean M. Bagshaw, J. Gordon Boyd, David M. Maslove, Stephanie Sibley, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueIntensive Care Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcMaster UniversityUniversity of AlbertaKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaCanadian Frailty NetworkDalhousie UniversityNova Scotia Health Research FoundationAlzheimer SocietyH. Lundbeck A/SPfizerDalhousie Medical Research FoundationPfizer CanadaSanofiConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésMedicineMeta-analysisObservational studyIntensive care unitMEDLINECINAHLEmergency medicineSystematic reviewRelative riskAnesthesiologyCohort studyIntensive care medicineInternal medicinePsychological interventionConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional status and chronic health status are important baseline characteristics of critically ill patients. The assessment of frailty on admission to the intensive care unit (ICU) may provide objective, prognostic information on baseline health. To determine the impact of frailty on the outcome of critically ill patients, we performed a systematic review and meta-analysis comparing clinical outcomes in frail and non-frail patients admitted to ICU. We searched the Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, EMBASE, PubMed, CINAHL, and Clinicaltrials.gov. All study designs with the exception of narrative reviews, case reports, and editorials were included. Included studies assessed frailty in patients greater than 18 years of age admitted to an ICU and compared outcomes between fit and frail patients. Two reviewers independently applied eligibility criteria, assessed quality, and extracted data. The primary outcomes were hospital and long-term mortality. We also determined the prevalence of frailty, the impact on other patient-centered outcomes such as discharge disposition, and health service utilization such as length of stay. Ten observational studies enrolling a total of 3030 patients (927 frail and 2103 fit patients) were included. The overall quality of studies was moderate. Frailty was associated with higher hospital mortality [relative risk (RR) 1.71; 95% CI 1.43, 2.05; p < 0.00001; I 2 = 32%] and long-term mortality (RR 1.53; 95% CI 1.40, 1.68; p < 0.00001; I 2 = 0%). The pooled prevalence of frailty was 30% (95% CI 29–32%). Frail patients were less likely to be discharged home than fit patients (RR 0.59; 95% CI 0.49, 0.71; p < 0.00001; I 2 = 12%). Frailty is common in patients admitted to ICU and is associated with worsened outcomes. Identification of this previously unrecognized and vulnerable ICU population should act as the impetus for investigating and implementing appropriate care plans for critically ill frail patients. Registration: PROSPERO (ID: CRD42016053910).

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,040
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations862
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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