Frailty as a predictor of mortality among patients with COVID-19: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A large number of studies have explored the association between frailty and mortality among COVID-19 patients, with inconsistent results. The aim of this meta-analysis was to synthesize the evidence on this issue. METHODS: Three databases, PubMed, Embase, and Cochrane Library, from inception to 20th January 2021 were searched for relevant literature. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess quality bias, and STATA was employed to pool the effect size by a random effects model. Additionally, potential publication bias and sensitivity analyses were performed. RESULTS: Fifteen studies were included, with a total of 23,944 COVID-19 patients, for quantitative analysis. Overall, the pooled prevalence of frailty was 51% (95% CI: 44-59%). Patients with frailty who were infected with COVID-19 had an increased risk of mortality compared to those without frailty, and the pooled hazard ratio (HR) and odds ratio (OR) were 1.99 (95% CI: 1.66-2.38) and 2.48 (95% CI: 1.78-3.46), respectively. In addition, subgroup analysis based on population showed that the pooled ORs for hospitalized patients in eight studies and nursing home residents in two studies were 2.62 (95% CI: 1.68-4.07) and 2.09 (95% CI: 1.40-3.11), respectively. Subgroup analysis using the frailty assessment tool indicated that this association still existed when using the clinical frailty scale (CFS) (assessed in 6 studies, pooled OR = 2.88, 95% CI: 1.52-5.45; assessed in 5 studies, pooled HR = 1.99, 95% CI: 1.66-2.38) and other frailty tools (assessed in 4 studies, pooled OR = 1.98, 95% CI: 1.81-2.16). In addition, these significant positive associations still existed in the subgroup analysis based on study design and geographic region. CONCLUSION: Our study indicates that frailty is an independent predictor of mortality among patients with COVID-19. Thus, frailty could be a prognostic factor for clinicians to stratify high-risk groups and remind doctors and nurses to perform early screening and corresponding interventions urgently needed to reduce mortality rates in patients infected by SARS-CoV-2.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle