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Enregistrement W3091195153 · doi:10.1186/s40560-020-00494-9

Sex-specific prevalence and outcomes of frailty in critically ill patients

2020· article· en· W3091195153 sur OpenAlexafffundabout
Erin Hessey, Carmel Montgomery, Danny J. Zuege, Darryl Rolfson, Henry T. Stelfox, Kirsten M. Fiest, Sean M. Bagshaw

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Frailty NetworkAlberta Health Services
Mots-clésMedicinePropensity score matchingOdds ratioConfidence intervalLogistic regressionCohortCohort studyPopulationRetrospective cohort studyProportional hazards modelInternal medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of frailty, an important risk factor for short- and long-term outcomes in hospitalized adults, differs by sex. Studies in critically ill adults have also found differences in mortality and organ support rates in males and females. The objective of this study was to determine if these observed differences in mortality and organ support rates can be explained by sex and frailty alone, or if the interaction between sex and frailty is an important risk factor. METHODS: This is a retrospective multi-centre population-based cohort study of all adult patients (≥ 18 years) admitted to the seventeen intensive care units (ICUs) across Alberta, Canada, between 2016 and 2017. On admission, physicians assigned a Clinical Frailty Scale (CFS) score (1 = very fit, 9 = terminally ill) to all patients. Patients with missing CFS scores or who died within 24 h of ICU admission were excluded. Frailty was defined as CFS ≥ 5. Outcomes included all-cause hospital mortality, ICU mortality, and organ support rates. A propensity score for female sex was generated and 1:1 matching on sex was performed. Multivariable Cox regression or logistic regression, as appropriate, was performed to evaluate the association between sex, frailty, and the sex-frailty interaction term with outcomes. RESULTS: Of 15,238 patients included in the cohort, after propensity score matching 11,816 patients remained (mean [standard deviation] age 57.3 [16.9]). In the matched cohort, females had a higher prevalence of frailty than males (32% vs. 27%, respectively) and higher odds of frailty (odds ratio [95% confidence interval (CI)] 1.29 [1.20-1.40]). Though females were less likely to receive invasive mechanical ventilation (hazard ratio [95% CI] 0.78 [0.71-0.86]), the interaction between sex and frailty (i.e., males and females with and without frailty) was not associated with differences in organ support rates. Receipt of dialysis and vasoactive support, as well as hospital mortality and ICU mortality were associated with frailty but were not associated with female sex or the interaction between sex and frailty. CONCLUSIONS: Although frailty and sex were individually associated with mortality and differences in organ support in the ICU, there does not appear to be a significant interaction between sex and frailty with regards to these outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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