Prevalence and Prognosis Impact of Frailty Among Older Adults in Cardiac Intensive Care Units
Notice bibliographique
Résumé
Background Whether frailty, defined as a biological syndrome that reflects a state of decreased physiological reserve and vulnerability to stressors, may impact the outcomes of elderly patients admitted to a cardiac intensive care unit (CICU) remains unclear. We aimed to determine the prevalence of frailty and its impact on mortality in patients aged ≥ 80 years admitted to a CICU. Methods This prospective single-centre observational study was conducted among patients aged ≥ 80 years admitted to a CICU in a tertiary centre. Frailty was assessed using the Edmonton Frail Scale (EFS), which provides a score ranging from 0 (not frail) to 17 (very frail). The population was divided into 3 classes: EFS-score of 0-3, EFS-score of 4-6, and EFS-score > 7. Results A total of 199 patients were included, and median follow-up duration was 365 days. The mean age was 84.8 years, and 50 patients (25.1%) died during the follow-up period. In all, 45 (22.6%), 60 (30.2%), and 94 patients (47.2%) had an EFS-score of 0-3, 4-6, and ≥ 7, respectively. The all-cause mortality rate was 4.4%, 27.1%, and 37.2% in the 0-3, 4-6, and ≥ 7 EFS-score groups, respectively ( P < 0.001). After multivariate analysis, frailty status remained associated with all-cause mortality: hazard ratio was 2.60 (95% confidence interval 0.54-12.45) within the 4-6 EFS-score group, and 5.46 (95% confidence interval 1.23-24.08) within the ≥ 7 EFS-score group. Conclusions Frailty is highly prevalent in older adults admitted to the population hospitalized in a CICU and represents a strong prognostic factor for 1-year all-cause mortality.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».