Frailty in hemodialysis and prediction of poor short-term outcome: mortality, hospitalization and visits to hospital emergency services
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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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».