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Enregistrement W2999404276 · doi:10.1097/ta.0000000000002583

The impact of frailty on posttraumatic outcomes in older trauma patients: A systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W2999404276 sur OpenAlexaboutno aff
Fangjie Zhao, Bihan Tang, Chaoqun Hu, Bo Wang, Yincheng Wang, Lulu Zhang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProspective cohort studyMeta-analysisOdds ratioConfidence intervalCohort studyPopulationRetrospective cohort studySystematic reviewMEDLINEInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frailty is a risk factor for mortality among the elderly. However, evidence from longitudinal studies linking trauma and frailty is fragmented, and a comprehensive analysis of the relationship between frailty and adverse outcomes is lacking. Therefore, we conducted a systematic review and meta-analysis to examine whether frailty is predictive of posttraumatic results including mortality, adverse discharge, complications, and readmission in trauma patients. METHODS: This systematic review was registered with the PROSPERO international prospective register of systematic reviews. Articles in PubMed, Embase, and Web of Science databases from January 1, 1990, to October 31, 2019, were systematically searched. Articles in McDonald et al.'s study (J Trauma Acute Care Surg. 2016;80(5):824-834) and Cubitt et al.'s study (Injury 2019;50(11):1795-1808) were included for studies evaluating the association between frailty and outcomes in trauma patients. Cohort studies, both retrospective and prospective, were included. Study population was patients suffering trauma injuries with an average age of 50 years and older. Multivariate adjusted odds ratios (ORs) were calculated through a random-effects model, and the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale was used to assess studies. RESULTS: We retrieved 11,313 entries. Thirteen studies including seven prospective and six retrospective cohort studies involving 50,348 patients were included in the meta-analysis. Frailty was a significant predictor of greater than 30-day mortality (OR, 2.41; 95% confidence interval [CI], 1.17-4.95; I = 88.1%), in-hospital and 30-day mortality (OR, 4.05; 95% CI, 2.02-8.11; I = 0%), postoperative complications (OR, 2.23; 95% CI, 1.34-3.73; I = 78.2%), Clavien-Dindo IV complications (OR, 4.16; 95% CI, 1.70-10.17; I = 0%), adverse discharge (OR, 1.80; 95% CI, 1.15-2.84; I = 78.6%), and readmission (OR, 2.16; 95% CI, 1.19-3.91; I = 21.5%) in elderly trauma patients. Subgroup analysis showed that prospective studies (OR, 3.06; 95% CI, 1.43-6.56) demonstrated a greater correlation between frailty and postoperative complications. CONCLUSION: Frailty has significant adverse impacts on the occurrence of posttraumatic outcomes. Further studies should focus on interventions for patients with frailty. Given the number of vulnerable elderly trauma patients grows, further studies are needed to determine the accuracy of these measures in terms of trauma outcomes. LEVEL OF EVIDENCE: Systematic review and meta-analysis, level IV.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,039
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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