Impact of Frailty on Mortality and Hospitalization in Chronic Heart Failure: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Although frailty has been associated with increased risks for hospitalization and mortality in chronic heart failure, the precise average effect remains uncertain. We performed a systematic review and meta‐analysis to summarize the hazards for mortality and incident hospitalization in patients with heart failure and frailty compared with those without frailty and explored the heterogeneity underlying the effect size estimates. Methods and Results MEDLINE , EMBASE, and Cochrane databases were queried for articles published between January 1966 and March 2018. Predefined selection criteria were used. Hazard ratios ( HRs ) were pooled for meta‐analyses, and where odds ratios were used previously, original data were recalculated for HR . Overlapping data were consolidated, and only unique data points were used. Study quality and bias were assessed. Eight studies were included for mortality (2645 patients), and 6 studies were included for incident hospitalization (2541 patients) during a median follow‐up of 1.82 and 1.12 years, respectively. Frailty was significantly associated with an increased hazard for mortality ( HR , 1.54; 95% confidence interval, 1.34–1.75; P <0.001) and incident hospitalization ( HR , 1.56; 95% confidence interval, 1.36–1.78; P <0.001) in chronic heart failure. The Fried phenotype estimated a 16.9% larger effect size than the combined Fried/non‐Fried frailty assessment for the end point of mortality ( HR , 1.80; 95% confidence interval, 1.41–2.28; P <0.001), but not for hospitalization ( HR , 1.57; 95% confidence interval, 1.30–1.89; P <0.001). Study heterogeneity was found to be low (I 2 =0%), and high quality of studies was verified by the Newcastle‐Ottawa scale. Conclusions Overall, the presence of frailty in chronic heart failure is associated with an increased hazard for death and hospitalization by ≈1.5‐fold.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».