Changes in frailty among ICU survivors and associated factors: Results of a one-year prospective cohort study using the Dutch Clinical Frailty Scale
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Frailty is an important predictor for the prognosis of intensive care unit (ICU) patients. This study examined changes in frailty in the year after ICU admission, and its associated factors. MATERIALS AND METHODS: Prospective cohort study including adult ICU patients admitted between July 2016-December 2017. Frailty was measured using the Clinical Frailty Scale (CFS), before ICU admission, at hospital discharge, and three and 12 months after ICU admission. Multivariable linear regression was used to explore factors associated with frailty changes. RESULTS: Frailty levels changed among 1300 ICU survivors, with higher levels at hospital discharge and lower levels in the following months. After one year were 42% of the unplanned, and 27% of the planned patients more frail. For both groups were older age, longer hospital length of stay, and discharge location associated with being more frail. Male sex, higher education level and mechanical ventilation were associated with being less frail in the planned patients. CONCLUSION: One year after ICU admission, 42% and 27% of the unplanned and planned ICU patients, respectively, were more frail. Insight in the associated factors will help to identify patients at risk, and may help in informing patients and their family members. REGISTRATION: ClinicalTrials.gov database (NCT03246334).
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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) | 0,000 | 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 ».