Frailty Is Associated With Decreased Time Spent at Home After Critical Illness: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is characterized by vulnerability to stressors due to an accumulation of multiple functional deficits. Frailty is increasingly recognized as a risk factor for accelerated functional decline, increasing dependency, and risk of mortality. The objective of this study was to examine the association of frailty, at the time of critical care admission, with days alive at home and health care costs post-discharge. METHODS: This retrospective cohort study used linked administrative data (2010-2016) in Ontario, Canada. We identified all patients admitted at the intensive care unit (ICU), aged 19 years and above, assessed using the Resident Assessment Instrument for Home Care (RAI-HC), within 6 months prior to index hospitalization including an ICU stay. Patients were stratified as robust, pre-frail, or frail based on a validated Frailty Index. The primary outcome was days alive at home in the year after admission. Secondary outcomes included mortality, health care-associated costs, ICU interventions, long-term care admissions, and hospital readmissions. RESULTS: < .001). Mortality was higher among frail patients at 1 year (59.6% in the frail cohort vs 45.9% in robust patients; odds ratio for death 1.59 [1.49-1.69]). Frail patients also had higher rates of long-term care admission within 1 year (30.1% vs 10.6% in robust patients). Total health care-associated costs per person alive were $30 450 higher the year after admission in the frail cohort. CONCLUSIONS: Frailty prior to ICU admission among patients who were eligible for RAI-HC assessment was associated with higher mortality and fewer days spent at home following admission. Frail patients had markedly higher rates of long-term care admission and increased costs per life saved following critical illness. These findings add to the discussion of risk-benefit trade-offs for ICU admission.
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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 | 0,022 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».