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Enregistrement W3010888640 · doi:10.1093/infdis/jiaa092

Frailty Hinders Recovery From Influenza and Acute Respiratory Illness in Older Adults

2020· article· en· W3010888640 sur OpenAlexafffundabout
Caitlin Lees, Judith Godin, Janet E. McElhaney, Shelly McNeil, Mark Loeb, Todd F. Hatchette, Jason J. LeBlanc, William Bowie, Guy Boivin, Allison McGeer, André Poirier, Jeff Powis, Makeda Semret, Duncan Webster, Melissa K. Andrew

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalMcGill UniversityMount Sinai HospitalUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversityToronto East General HospitalDalhousie UniversityHealth Sciences NorthCentre hospitalier universitaire de QuébecNova Scotia Health AuthorityCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineOdds ratioConfidence intervalLogistic regressionVaccinationOddsInternal medicinePediatricsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We examined frailty as a predictor of recovery in older adults hospitalized with influenza and acute respiratory illness. METHODS: A total of 5011 patients aged ≥65 years were admitted to Canadian Serious Outcomes Surveillance Network hospitals during the 2011/2012, 2012/2013, and 2013/2014 influenza seasons. Frailty was measured using a previously validated frailty index (FI). Poor recovery was defined as death by 30 days postdischarge or an increase of more than 0.06 (≥2 persistent new health deficits) on the FI. Multivariable logistic regression controlled for age, sex, season, influenza diagnosis, and influenza vaccination status. RESULTS: Mean age was 79.4 (standard deviation = 8.4) years; 53.1% were women. At baseline, 15.0% (n = 750) were nonfrail, 39.3% (n = 1971) were prefrail, 39.8% (n = 1995) were frail, and 5.9% (n = 295) were most frail. Poor recovery was experienced by 21.4%, 52.0% of whom had died. Frailty was associated with lower odds of recovery in all 3 seasons: 2011/2012 (odds ratio [OR] = 0.70; 95% confidence interval [CI], 0.59-0.84), 2012/2013 (OR = 0.72; 95% CI, 0.66-0.79), and 2013/2014 (OR = 0.75; 95% CI, 0.69-0.82); results varied by season, influenza status, vaccination status, and age. CONCLUSIONS: Increasing frailty is associated with lower odds of recovery, and persistent worsening frailty is an important adverse outcome of acute illness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations56
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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