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Enregistrement W2884524495 · doi:10.1097/01.tp.0000542634.50135.0e

Frailty Predicts Mortality after Heart Transplantation

2018· article· en· W2884524495 sur OpenAlexaboutno aff
Sunita R. Jha, Phillip J. Newton, E. E. MONTGOMERY, C. Hayward, Andrew Jabbour, K. Muthiah, Eugene Kotlyar, M. Connellan, K. Dhital, Emily Granger, P. Jansz, Phillip Spratt, Peter S. Macdonald

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart transplantationMedicineTransplantationHeart transplantsInternal medicineCardiologyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background We have previously reported that combining cognitive assessment with the Fried frailty phenotype (FFP) enhances mortality prediction in advanced heart failure (AHF) patients referred for VAD or heart transplant (HTx) assessment (J Heart Lung Transplant 2016;35:1092-100). In this study, we examined the impact of frailty on post-HTx outcomes. Methods Ninety-six patients (53 men; 43 women) who underwent assessment of cognition and frailty within 12 months of HTx between 2013 and 2017 were included in the study. Frailty was defined as > 3 physical domains of the Fried Frailty Phenotype (FFP) or > 2 physical domains of the FFP plus cognitive impairment defined as a score of < 26/30 on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Depression screening was also performed using the Depression in Medical Illness (DMI-10) score. Results Average time between frailty assessment and HTx was 4.5 + 3.1 months. Thirty were classified as frail (F), and 66 were not frail (NF). There was no significant difference in age (48.2±14 F vs 50.6±15, p=0.46), or BMI (24.9±5.5 vs 24.8±4.2, p=0.92) between groups, but a higher proportion of women than men were frail (42% vs 23%, p < 0.05). Pre-transplant mechanical support was utilised in a similar proportion of F (n=8/30) and NF (n=12/66) patients (p = 0.34). As expected, mean MoCA scores were lower in the F group (24 ± 4 vs 26 ± 3, p=0.0037). Depression as defined by a DMI score > 9 was also more common in the F group (53% vs 26%, p = 0.01). Frailty was an independent predictor of all-cause mortality after HTx with 1 yr survival 74 + 9% in the F group, compared to 98 + 2% in the NF group (p = 0.0003). There were trends towards longer median intubation times, ICU and hospital length of stay in the F group but differences were not significant. Conclusions Similar to our previous finding that frailty was an independent predictor of mortality in AHF patients referred for HTx assessment, frailty was also an independent predictor of mortality after HTx. These findings may help us better identify patients who will benefit most from transplant. NHMRC Program Grant 1074386.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,313 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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