Prognostic Value of Frailty for Older Patients with Heart Failure: A Systematic Review and Meta-Analysis of Prospective Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Numerous studies have investigated the prognostic role of frailty in elderly patients with heart failure (HF), but the limited size of the reported studies has resulted in continued uncertainty regarding its prognostic impact. The aim of this study was to integrate the findings of all available studies and estimate the impact of frailty on the prognosis of HF by performing a systematic review and meta-analysis. METHODS: 2017 to identify eligible prospective studies. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to evaluate study quality. The association between frailty and HF outcomes was reviewed. Overall hazard ratios (HRs) for the effects of frailty on all-cause mortality were pooled using a fixed-effect model and publication bias was evaluated using funnel plots. RESULTS: A total of 10 studies involving 3033 elderly patients with HF were included in the systematic review and meta-analysis. All eligible studies indicated that frailty was of prognostic significance for HF patients. The HRs for the effects of frailty on all-cause mortality were 1.70 (95% confidence interval (CI): 1.41-2.04), based on the pooling of six studies that provided related data. However, publication bias was observed among the studies. CONCLUSIONS: Frailty has a high prevalence among older patients with HF. Elderly HF patients with frailty have a poorer prognosis than those without frailty. Further studies are now required to implement the use of frailty assessment tools and explore effective interventions for frailty in older HF patients.
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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 | 0,023 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».