Long-term survival of elderly patients after intensive care unit admission for acute respiratory infection: a population-based, propensity score-matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive care unit (ICU) hospitalisations of elderly patients with acute respiratory infection have increased, yet the long-term effects of ICU admission among elderly individuals remain unknown. We examined differences over the 2 years after discharge in mortality, healthcare utilisation and frailty score between elderly survivors of ARI in the ICU and an elderly control population. METHODS: We used 2009-2017 data from 39 hospital discharge databases. Patients ≥ 80 years old discharged alive from ICU hospitalisation for acute respiratory infection were propensity score-matched with controls (cataract surgery) discharged from the hospital at the same time and adjusted for age, sex and comorbidities present before hospitalisation. We reported 2-year mortality and compared healthcare utilisation and frailty scores in the 2-year periods before and after ICU hospitalisation. RESULTS: One thousand two hundred and twenty elderly survivors of acute respiratory infection in the ICU were discharged, and 988 were successfully matched with controls. After discharge, patients had a 10.1-fold [95% CI, 6.1-17.3] higher risk of death at 6 months and 3.6-fold [95% CI, 2.9-4.6] higher risk of death at 2 years compared with controls. They also had a 2-fold increase in both healthcare utilisation and frailty score in the 2 years after hospital discharge, whereas healthcare utilisation and frailty scores among controls were stable before and after hospitalisation. CONCLUSIONS: We observed a substantially increased rate of death in the years following ICU hospitalisation for elderly patients along with elevated healthcare resource use and accelerated age-associated decline as assessed by frailty score. These findings provide data for better informed goals-of-care discussions and may help target post-ICU discharge services.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».