Association of Frailty and Long‐Term Survival in Patients Undergoing Coronary Artery Bypass Grafting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is increasing in prevalence and poses a formidable challenge for clinicians. The cardiac surgery literature consists primarily of small single-center studies with limited follow-up, and the epidemiological features of frailty remain to be elucidated in long-term follow-up. METHODS AND RESULTS: We conducted a population-based, retrospective, cohort study in Ontario, Canada, between 2008 and 2015. Frailty was defined using the Johns Hopkins Adjusted Clinical Groups frailty indicator (a multidimensional instrument validated for research using administrative data). The primary outcome was mortality. Mortality rates were calculated using the Kaplan-Meier method. The hazard of death was assessed using a multivariable Cox proportional hazard model. Of 40 083 patients, 8803 (22%) were frail. At 4±2 years of follow-up, age- and sex-standardized mortality rate per 1000 person-years was higher in frail (33; 95% confidence interval, 29-36) compared with nonfrail (22; 95% confidence interval, 19-24) patients. Frailty was associated with an increased risk of long-term mortality (adjusted hazard ratio, 1.20; 95% confidence interval, 1.12-1.28) and greater differences in the survival of patients between 40 and 74 years of age than in those who were ≥85 years old. CONCLUSIONS: Frailty was present in a large proportion of patients undergoing coronary artery bypass grafting and was independently associated with long-term mortality. The adjusted risk of frailty-related death was inversely proportional to age. Our findings highlight the need for more comprehensive preoperative risk stratification models to assist with optimal selection of operative candidates. In addition, we identified the <75 years age group as a potential target for comprehensive preoperative optimization programs, such as cardiac prehabilitation, nutritional augmentation, and psychosocial support.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».