Frailty in hemodialysis and prediction of poor short-term outcome: mortality, hospitalization and visits to hospital emergency services
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frailty is an aging-associated state of increased vulnerability, which raises the risk of adverse outcomes. Chronic kidney disease is associated with higher prevalence of frailty. Our aim was to estimate frailty prevalence in a hemodialysis population and its influence on short-term outcomes.Design: Observational prospective longitudinal study of 277 prevalent hemodialysis patients. Frailty was estimated through the Edmonton Frail Scale (EFS). Demographic and clinical data, comorbidity index, and laboratory parameters were recorded. A 29-month follow-up was conducted on mortality, including hospitalization, and visits to hospital emergency services in the first 12 months of this period.Results: According to the EFS, 82 patients (29.6%) were frail, 53 (19.1%) were vulnerable, and 142 (51.3%) were non-frail. During follow-up, 58.5% frail patients, 30.2% vulnerable, and 16.2% non-frail ones died (p < .005). In the analysis of survival using an adjusted Cox model, a higher hazard of mortality was observed in frail than in non-frail patients (HR 2.34; 95% CI 1.39–3.95; p = .001). During follow-up the hospitalization rate was 852 episodes/1000 patient-years for frail patients, 784 episodes/1000 patient-years for vulnerable patients, and 417 episodes/1000 patient-years for non-frail patients (p = .0005). The incidence ratio of visits to emergency services was 3216, 1735, and 1545 visits/1000 patient-years for each group (p < .001).Conclusions: Hemodialysis patients present high frailty prevalence. Frailty is associated with poor short-term outcomes and higher rates of mortality, visits to hospital emergency services, and hospitalization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle