Morphometric and traditional frailty assessment in transcatheter aortic valve implantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Frailty is common amongst patients undergoing transcatheter aortic valve implantation (TAVI). The aim of this study was to determine the prognostic relevance of newer objective and traditional measures of frailty after TAVI. METHODS: Consecutive patients were identified from the Leeds Teaching Hospitals Trust TAVI database. Frailty was quantified objectively by measuring the total psoas muscle area (TPMA) on routine computer tomography scans and compared against Canadian Study of Health and Aging Clinical Frailty Score, Katz Index of independence in activities of daily living and Clinician Estimated Poor Mobility. Postintervention morbidity and mortality were examined between these scoring systems. RESULTS: The current study included 420 patients who had undergone TAVI between January 2013 and December 2015. Median clinical follow-up was 4.0 years (interquartile range 2.9-5.0). Standardized measurements of the TPMA were not associated with either postintervention morbidity or mortality. Only the Canadian Study of Health and Aging Clinical Frailty Score was associated with hospital stay (adjusted regression coefficient 0.70, 95% confidence interval 0.04-1.36, P = 0.038) and overall all-cause mortality (adjusted regression coefficient 1.26, 95% confidence interval 1.05-1.50, P = 0.013). There were no significant correlations between TPMA and any of the traditional frailty tools. CONCLUSION: We demonstrate TPMA to be a poor measure of patient frailty when compared with traditional methods of assessment which failed to predict postintervention outcomes. Furthermore, morphometric sarcopaenia correlated poorly with established measures of frailty.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».