<p>Frailty in Older Patients with Acute Coronary Syndrome in Vietnam</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been limited evidence about frailty in older patients with acute coronary syndrome (ACS) in Vietnam. AIM: (1) To investigate the prevalence of frailty in older patients hospitalised with ACS and its associated factors; (2) To investigate the impact of frailty on percutaneous coronary intervention (PCI) and adverse outcomes in this population. METHODS: Patients aged ≥60 with ACS admitted to two teaching hospitals in Vietnam were recruited from 9/2017 to 4/2018. Frailty was defined by the Reported Edmonton Frail Scale. Multivariate logistic regression was applied to investigate the associated factors of frailty and the impact of frailty on PCI and adverse outcomes. RESULTS: There were 324 participants, mean age 73.5±8.3, 39.2% female. The prevalence of frailty was 48.1%. Advanced age, female gender, history of hypertension, heart failure, stroke and chronic kidney disease were significantly associated with a frailty status. Overall, 50.3% of the participants received PCI (58.3% in the non-frail vs 41.7% in the frail, p=0.003). However, frailty did not have an independent impact on PCI (adjusted OR 0.66, 95% CI 0.41-1.08). Frailty was significantly associated with increased risk of having arrhythmia during hospitalisation (adjusted OR 2.24, 95% CI 1.32-3.80), hospital-acquired pneumonia (adjusted OR 2.27, 95% CI 1.24-4.17), in-hospital mortality (adjusted OR 3.02, 95% CI 1.35-6.75), 30-day mortality (adjusted OR 3.28, 95% CI 1.59-6.76), and 30-day readmission (adjusted OR 2.53, 95% CI 1.38-4.63). CONCLUSION: In this study, frailty was present in nearly half of older patients with ACS and was associated with increased adverse outcomes. These findings suggest that frailty screening should be performed in older patients with ACS in Vietnam.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».