Frailty in very old critically ill patients in Australia and New Zealand: a population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore associations between frailty (Clinical Frailty Scale score of 5 or more) in very old patients in intensive care units (ICUs) and their clinical outcomes (mortality, discharge destination). DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Retrospective population cohort analysis of Australian and New Zealand Intensive Care Society (ANZICS) Adult Patient Database data for all patients aged 80 years or more admitted to participating ICUs between 1 January 2017 and 31 December 2018. MAIN OUTCOME MEASURES: Primary outcome: in-hospital mortality; secondary outcomes: length of stay (hospital, ICU), re-admission to ICU during the same hospital admission, discharge destination (including new chronic care or nursing home admission). RESULTS: Frailty status data were available for 15 613 of 45 773 patients aged 80 years or more admitted to 178 ICUs (34%); 6203 of these patients (39.7%) were deemed frail. A smaller proportion of frail than non-frail patients were men (47% v 57%), the mean illness severity scores of frail patients were slightly higher than those of non-frail patients, and they were more frequently admitted from the emergency department (28% v 21%) or with sepsis (12% v 7%) or respiratory complications (16% v 12%). In-hospital mortality was higher for frail patients (17.6% v 8.2%; adjusted odds ratio [OR], 1.87 [95% CI, 1.65-2.11]). Median lengths of ICU and hospital stay were slightly longer for frail patients, and they were more frequently discharged to new nursing home or chronic care (4.9% v 2.8%; adjusted OR, 1.61 [95% CI, 1.34-1.95]). CONCLUSIONS: Many very old critically ill patients in Australia and New Zealand are frail, and frailty is associated with considerably poorer health outcomes. Routine screening of older ICU patients for frailty could improve outcome prediction and inform intensive care and community health care planning.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».