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Enregistrement W3162959934 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.15964

Abstract 15964: Improving the Care of Frail or Vulnerable Patients Undergoing Cardiac Surgery

2020· article· en· W3162959934 sur OpenAlexaff
Shreya Sarkar, J.B. MacLeod, Ansar Hassan, Keith R. Brunt, Jean‐François Légaré

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensSaint John Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac surgeryHospital dischargeEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Increasingly frail/ vulnerable patients are undergoing cardiac surgery. The purpose of this study was, Phase 1: Create a hospital record-based Frailty Index (FI) to better quantify frailty in cardiac surgery &, Phase 2: Implement a novel Telehealth Home monitoring Enhanced- Frailty After Cardiac Surgery (THE-FACS) intervention to improve outcomes. Methods: Phase 1: A 21clinical deficit-based retrospective FI was created using New Brunswick Heart Centre registry, patients grouped into terciles & evaluated for prolonged hospitalization, discharge disposition. Phase 2: Vulnerable patients were recruited prospectively to test the applicability of THE-FACS, which used a tablet device to monitor patient responses daily for 30 days. Trained cardiac surgery follow-up (F/U) nurses monitored the data & contacted patients only if the algorithm triggered an alert. Primary outcomes of interest were prolonged hospitalization, non-home discharge & hospital readmission. Results: Phase 1: A FI was constructed with records from 3463 cardiac surgery patients. The most frail patients (n= 898, 26 %) had prolonged hospitalization (7 days vs. 5 days; p< 0.001), non-home discharge (49 % vs. 17 %; p< 0.001), higher 30 day readmission (18 % vs. 10 %; p< 0.001) & mortality (4.8 % vs. 0.7 %; p< 0.001). Multivariable analysis showed that FI was an independent predictor of composite outcome. Phase 2: Vulnerable patients (64 from 86 approached) were prospectively recruited, representing 34 % of potential surgeries (86/ 254). Several patients required prolonged hospitalization (15/ 64) or non-home discharge (12/ 64). THE-FACS was used in the remaining 35/ 64 patients. 21/ 35 patients completed the 30 day F/U, largely due to technical difficulties with the system. There were few ER visits (10 %) & no readmission, with THE-FACS being easy (100 %), satisfactory (95 %) & amenable to re-use (67 %). Conclusions: Our study highlights that frailty, affecting ~1/3 rd of patients undergoing cardiac surgery, significantly impacts outcomes. Findings from our pilot, THE-FACS, support the feasibility of targeted interventions in some vulnerable patients. However, our results suggest frequent technical challenges & inability to use early in many patients due to delayed discharge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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