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Enregistrement W2753847213 · doi:10.1016/j.jamcollsurg.2017.08.008

Canadian Study of Health and Aging Clinical Frailty Scale: Does It Predict Adverse Outcomes among Geriatric Trauma Patients?

2017· article· en· W2753847213 sur OpenAlexaffabout
Annie W.L. Cheung, Barbara Haas, Thom Ringer, Amanda McFarlan, Camilla L. Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Surgeons · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeGeriatric traumaAdverse effectLogistic regressionEmergency medicineOdds ratioRetrospective cohort studyRehabilitationTrauma centerGeriatricsInjury Severity ScoreInternal medicinePhysical therapyPoison controlInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Canadian Study of Health and Aging Clinical Frailty Scale (CFS) and the laboratory Frailty Index (FI-lab) are validated tools based on clinical and laboratory data, respectively. Their utility as predictors of geriatric trauma outcomes is unknown. Our primary objective was to determine whether pre-admission CFS is associated with adverse discharge destination. Secondary objectives were to evaluate the relationships between CFS and in-hospital complications and between admission FI-lab and discharge destination. STUDY DESIGN: We performed a 4-year (2011 to 2014) retrospective cohort study with patients 65 years and older admitted to a level I trauma center. Admission FI-lab was calculated using 23 variables collected within 48 hours of presentation. The primary outcome was discharge destination, either adverse (death or discharge to a long-term, chronic, or acute care facility) or favorable (home or rehabilitation). The secondary outcome was in-hospital complications. Multivariable logistic regression was used to evaluate the relationship between CFS or FI-lab and outcomes. RESULTS: There were 266 patients included. Mean age was 76.5 ± 7.8 years and median Injury Severity Score was 17 (interquartile range 13 to 24). There were 260 patients and 221 patients who had sufficient data to determine CFS and FI-lab scores, respectively. Pre-admission frailty as per the CFS (CFS 6 or 7) was independently associated with adverse discharge destination (odds ratio 5.1; 95% CI 2.0 to 13.2; p < 0.001). Severe frailty on admission, as determined by the FI-lab (FI-lab > 0.4), was not associated with adverse outcomes. CONCLUSIONS: Pre-admission clinical frailty independently predicts adverse discharge destination in geriatric trauma patients. The CFS may be used to triage resources to mitigate adverse outcomes in this population. The FI-lab determined on admission for trauma may not be useful.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations119
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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