Frailty and Outcomes After Myocardial Infarction: Insights From the CONCORDANCE Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background Little is known about the prognostic implications of frailty, a state of susceptibility to stressors and poor recovery to homeostasis in older people, after myocardial infarction ( MI ). Methods and Results We studied 3944 MI patients aged ≥65 years treated at 41 Australian hospitals from 2009 to 2016 in the CONCORDANCE ( Australian Cooperative National Registry of Acute Coronary Care, Guideline Adherence and Clinical Events ) registry. Frailty index ( FI ) was determined using the health deficit accumulation method. All-cause and cardiac-specific mortality at 6 months were compared between frail ( FI >0.25) and nonfrail ( FI ≤0.25) patients. Among 1275 patients with ST-segment-elevation MI (STEMI), 192 (15%) were frail, and among 2669 non-STEMI ( NSTEMI) patients, 902 (34%) were frail. Compared with nonfrail counterparts, frail STEMI patients received 30% less reperfusion therapy and 22% less revascularization during index hospitalization; frail NSTEMI patients received 30% less diagnostic angiography and 39% less revascularization. Unadjusted 6-month all-cause mortality ( STEMI : 13% versus 3%; NSTEMI : 13% versus 4%) and cardiac-specific mortality ( STEMI : 6% versus 1.4%, NSTEMI : 3.2% versus 1.2%) were higher among frail patients. After adjustment for known prognosticators, FI was significantly associated with higher 6-month all-cause ( STEMI : odds ratio: 1.74 per 0.1 FI [ 95% confidence interval, 1.37-2.22], P<0.001; NSTEMI : odds ratio: 1.62 per 0.1 FI [95% confidence interval, 1.40-1.87], P<0.001) but not cardiac-specific mortality ( STEMI : P=0.99; NSTEMI : P=0.93). Conclusions Frail patients receive lower rates of invasive cardiac care during MI hospitalization. Increased frailty was independently associated with increased postdischarge all-cause mortality but not cardiac-specific mortality. These findings inform identification of frailty during MI hospitalization as a potential opportunity to address competing risks for mortality in this high-risk population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».