Propensity-Adjusted Comparison of Mortality of Elderly Versus Very Elderly Ventilated Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growing proportion of elderly intensive care patients constitutes a public health challenge. The benefit of critical care in these patients remains unclear. We compared outcomes in elderly versus very elderly subjects receiving mechanical ventilation. METHODS: In total, 5,557 mechanically ventilated subjects were included in our post hoc retrospective analysis, a subgroup of the VENTILA study. We divided the cohort into 2 subgroups on the basis of age: very elderly subjects (age ≥ 80 y; n = 1,430), and elderly subjects (age 65–79 y; n = 4,127). A propensity score on being very elderly was calculated. Evaluation of associations with 28-d mortality was done with logistic regression analysis. RESULTS: Very elderly subjects were clinically sicker as expressed by higher SAPS II scores (53 ± 18 vs 50 ± 18, P < .001), and their rates of plateau pressure < 30 cm H 2 O were higher, whereas other parameters did not differ. The 28-d mortality was higher in very elderly subjects (42% vs 34%, P < .001) and remained unchanged after propensity score adjustment (adjusted odds ratio 1.31 [95% CI 1.16–1.49], P < .001). CONCLUSIONS: Age was an independent and unchangeable risk factor for death in mechanically ventilated subjects. However, survival rates of very elderly subjects were > 50%. Denial of critical care based solely on age is not justified. (ClinicalTrials.gov registration NCT02731898.)
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».