The Impact of Preoperative Frailty on the Clinical and Cost Outcomes of Adult Cardiac Surgery in Alberta, Canada: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background There is limited information about the impact of frailty on public payer costs in cardiac surgery. This study aimed to determine quality-adjusted life-years (QALYs) and costs associated with preoperative frailty in patients referred for cardiac surgery. Methods We retrospectively compared costs of frailty in a cohort of 529 patients aged ≥ 50 years who were referred for nonemergent cardiac surgery in Alberta. Patients were screened preoperatively for frailty, defined as a score of 5 or greater on the Clinical Frailty Scale. The primary outcome measure was public payer costs attributable to frailty, calculated in a difference-in-difference (DID) model. Results The prevalence of frailty was 10% (n = 51; 95% confidence interval [CI], 7%-12%). Median (interquartile range) costs for frail patients were higher in the first year postsurgery ($200,709 [$146,177-$486,852] vs $147,730 [$100,674-$177,025]; P < 0.001) compared to nonfrail; the difference-in-difference attributable cost of frailty was $57,836 (95% CI, $–28,608-$144,280). At 1 year, frail patients had fewer QALYs realized compared to nonfrail patients (0.71 [0.57-0.77] vs 0.82 [0.75-0.86], P < 0.001), whereas QALYs gained were similar (0.02 [–0.02-0.05] vs 0.02 [0.00–0.04], P = 0.58, median difference 0.003 [95% CI, –0.01-0.02]) in frail and nonfrail patients. Conclusions Frailty screening identified a population with greater impairment in quality-of-life and greater healthcare costs. Costs attributable to frailty represent opportunity costs that should be considered in future cardiac surgical services planning in the context of our aging population and the growing prevalence of frailty.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».