Validation of the Clinical Frailty Scale for the Prediction of Mortality in Patients With Liver Cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Frailty is a common but often underestimated complication in patients with liver cirrhosis. The Clinical Frailty Scale (CFS) allows the assessment of frailty within a short period of time but has only been investigated in a Canadian cohort of outpatients. The aim of the current study was to evaluate the ability of the CFS to predict mortality in outpatients and nonelectively hospitalized German patients. METHODS: Two hundred outpatients and 99 nonelectively hospitalized patients with liver cirrhosis were prospectively enrolled. Outpatients/inpatients were followed for a median of 364/28 days regarding the primary outcome of death or liver transplantation. Eighty-seven patients of the outpatient cohort and 64 patients of the inpatient cohort had available computed tomography-scans for the quantification of muscle mass. RESULTS: Median CFS was 3 in the outpatient and the inpatient cohort. Twenty-one (10.5%) outpatients were at least prefrail (CFS > 3) and 26 (26.3%) inpatients were frail (CFS > 4). For every one-unit increase, there was an independent association between the CFS and mortality in the outpatient cohort (hazard ratio 1.534, P = 0.007). This association remained significant after controlling for muscle mass in the subcohort with available computed tomography scans. In the inpatient cohort, frailty (CFS > 4) was an independent predictor for 28-day mortality after controlling for acute-on-chronic liver failure, albumin, and infections (odds ratio 4.627, P = 0.045). However, this association did not reach significance in a subcohort after controlling for muscle mass. DISCUSSION: Especially in outpatients, CFS is a useful predictor regarding increased mortality independent of the muscle mass.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».