Frailty for Perioperative Clinicians: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is a multidimensional syndrome characterized by decreased reserve and diminished resistance to stressors. People with frailty are vulnerable to stressors, and exposure to the stress of surgery is associated with increased risk of adverse outcomes and higher levels of resource use. As Western populations age rapidly, older people with frailty are presenting for surgery with increasing frequency. This means that anesthesiologists and other perioperative clinicians need to be familiar with frailty, its assessment, manifestations, and strategies for optimization. We present a narrative review of frailty aimed at perioperative clinicians. The review will familiarize readers with the concept of frailty, will discuss common and feasible approaches to frailty assessment before surgery, and will describe the relative and absolute associations of frailty with commonly measured adverse outcomes, including morbidity and mortality, as well as patient-centered and reported outcomes related to function, disability, and quality of life. A proposed approach to optimization before surgery is presented, which includes frailty assessment followed by recommendations for identification of underlying physical disability, malnutrition, cognitive dysfunction, and mental health diagnoses. Overall, 30%-50% of older patients presenting for major surgery will be living with frailty, which results in a more than 2-fold increase in risk of morbidity, mortality, and development of new patient-reported disability. The Clinical Frailty Scale appears to be the most feasible frailty instrument for use before surgery; however, evidence suggests that predictive accuracy does not differ significantly between frailty instruments such as the Fried Phenotype, Edmonton Frail Scale, and Frailty Index. Identification of physical dysfunction may allow for optimization via exercise prehabilitation, while nutritional supplementation could be considered with a positive screen for malnutrition. The Hospital Elder Life Program shows promise for delirium prevention, while individuals with mental health and or other psychosocial stressors may derive particular benefit from multidisciplinary care and preadmission discharge planning. Robust trials are still required to provide definitive evidence supporting these interventions and minimal data are available to guide management during the intra- and postoperative phases. Improving the care and outcomes of older people with frailty represents a key opportunity for anesthesiologists and perioperative scientists.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».