The Association Between Frailty and Short-Term Outcomes in an Intensive Care Unit Rehabilitation Trial: An Exploratory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical therapy initiated early in an ICU stay may reduce functional deficits in critically ill patients; however, the association of frailty with outcomes in those receiving early in-ICU rehabilitation is unknown. OBJECTIVE: To estimate the association between frailty and 3 outcomes in patients enrolled in an ICU randomized clinical trial (RCT). DESIGN: Exploratory secondary analyses of the CYCLE pilot RCT (NCT02377830). SETTING: 7 Canadian ICUs. PARTICIPANTS: Previously ambulatory critically ill adults. INTERVENTION: Participants were randomized to early in-bed cycling plus routine physiotherapy versus early routine physiotherapy alone. MEASUREMENTS: Using regression analyses, we modelled the association between pre-hospital Clinical Frailty Scale (CFS) scores, Physical Function in ICU Test-scored (PFIT-s), muscle strength, and mortality at hospital discharge, adjusting for illness severity (APACHE II) and the randomized intervention. We explored the influence of imputing mean PFIT-s and strength scores for decedents, and with listwise deletion of decedents in a sensitivity analysis. RESULTS: Of 66 patients, 2 had missing data, 2 had incomplete data, and 21 died by hospital discharge. At hospital discharge for 66 patients, frailty was not associated with PFIT-s (mean difference (MD) [95% CI]=0.20, [-2.08, 2.74]) or muscle strength (1.96, [-12.6, 16.6]). A sensitivity analysis yielded consistent results. Frailty was also not associated with hospital mortality (odds ratio 0.91, [0.28 to 2.93]). CONCLUSION: We found no association between pre-hospital frailty, physical function, strength, or mortality at hospital discharge in critically ill patients enrolled in an early rehabilitation trial. Larger sample sizes are needed to further explore the association of frailty with these outcomes at hospital discharge.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».