Preoperative Frailty Assessment, Operative Severity Score, and Early Postoperative Loss of Independence in Surgical Patients Age 65 Years or Older
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preoperative discussions around postoperative discharge planning have been amplified by the COVID pandemic. We wished to determine whether our preoperative frailty screen would predict postoperative loss of independence (LOI). STUDY DESIGN: This single-institutional study included demographic, procedural, and outcomes data from patients 65 years or older who underwent frailty screening before a surgical procedure. Frailty was assessed using the Edmonton Frail Scale. The Operative Severity Score was used to categorize procedures. The Hierarchical Condition Category risk-adjustment score, as calculated by the Centers for Medicare and Medicaid Services, was included. LOI was defined as an increase in support outside of the home after discharge. Univariable, multivariable logistic regressions, and adjusted postestimation analyses for predictive probabilities of best fit were performed. RESULTS: Five hundred and thirty-five patients met inclusion criteria and LOI was seen in 38 patients (7%). Patients with LOI were older, had a lower BMI, a higher Edmonton Frail Scale score (7 vs 3.0; p < 0.001), and a higher Hierarchical Condition Category score than patients without LOI. Being frail and undergoing a procedure with an Operative Severity Score of 3 or higher was independently associated with an increased risk of LOI. In addition, social dependency, depression, and limited mobility were associated with an increased risk for LOI. On multivariable modeling, frailty status, undergoing an operation with an Operative Severity Score of 3 or higher, and having a Hierarchical Condition Category score ≥1 were the most predictive of LOI (odds ratio 12.72; 95% CI, 12.04 to 13.44; p < 0.001). In addition, self-reported depression, weight loss, and limited mobility were associated with a nearly 11-fold increased risk of postoperative LOI. CONCLUSIONS: This study was novel, as it identified clear, generalizable risk factors for LOI. In addition, our findings support the implementation of preoperative assessments to aid in care coordination and provide specific targets for intervention.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».