Frailty and Delirium in Older Adults: A Systematic Review and Meta‐Analysis of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES To evaluate the relationship between frailty and delirium. DESIGN Systematic review and meta‐analysis. SETTING MEDLINE, EMBASE, PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar databases were searched for articles on frailty and delirium published on or before October 31, 2017. PARTICIPANTS Individuals aged 65 and older. MEASUREMENTS Two authors independently reviewed all English‐language citations, extracted relevant data, and assessed studies for potential bias. Articles involving pediatric or neurosurgical populations, alcohol or substance abuse, psychiatric illness, head trauma, or stroke, as well as review articles, letters, and case reports were excluded. Studies underwent qualitative or quantitative analysis according to specified criteria. Using a random‐effects or fixed‐effects model, relative risk (RR) was calculated for the effect of frailty as a predictor of subsequent delirium. Heterogeneity was tested using Q and I 2 statistics. RESULTS We identified 1,626 articles from our initial search, of which 20 fulfilled the selection criteria (N=5,541 participants, mean age 77.8). Eight studies were eligible for meta‐analysis, showing a significant association between Q2 frailty and subsequent delirium (RR = 2.19, 95% confidence interval = 1.65–2.91). There was low variability among studies in the measures of association between frailty and delirium (I 2 2.24, p‐value Q‐statistic = .41) but high heterogeneity in the methods used to assess the two conditions. CONCLUSION This systematic review and meta‐analysis supports the existence of an independent relationship between frailty and delirium, although there is notable methodological heterogeneity between the methods used to assess the 2 conditions. Future studies are needed to better delineate the dynamics between these syndromes.
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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 | 0,024 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».