<p>The impact of frailty on prolonged hospitalization and mortality in elderly inpatients in Vietnam: a comparison between the frailty phenotype and the Reported Edmonton Frail Scale</p>
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the impact of frailty on outcomes in older hospitalized patients, including prolonged length of stay and all-cause mortality 6 months after admission, using both the frailty phenotype and the Reported Edmonton Frail Scale (REFS). PATIENTS AND METHODS: This study is the follow-up phase of a study designed to investigate the prevalence of frailty and its impact on adverse outcomes in older hospitalized patients at the National Geriatric Hospital in Hanoi, Vietnam. RESULTS: A total of 461 participants were included, with a mean age 76.2±8.9 years, and 56.8% were female. The prevalence of frailty was 31.9% according to the REFS and 35.4% according to Fried's criteria. The kappa coefficient was 0.57 (95% CI =0.49-0.66) between the two frailty criteria in identifying frail and non-frail participants. There was a trend toward increasing the likelihood of prolonged hospitalization in participants with frailty defined by Fried's criteria (adjusted OR =1.49, 95% CI =0.94-2.35) or by REFS (adjusted OR =1.43, 95% CI =0.89-2.29). During 6 months of follow-up, 210 were lost and 18/251 (7.2%) participants died. Mortality was higher in those with frailty defined by either Fried's criteria or REFS. On multivariable survival analysis, adjusted HRs for mortality were 2.65 (95% CI =1.02-6.89) for Fried's criteria and 4.19 (95% CI =1.59-10.99) for REFS. CONCLUSION: Fried's frailty phenotype or REFS can be used as a screening tool to detect frailty in older inpatients in Vietnam and predict mortality. Frailty screening can help prioritize targeted frailty-tailored treatments, such as nutrition, early mobility and medication review, for these vulnerable patients to improve clinical outcomes.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle