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Enregistrement W4206952014 · doi:10.1111/imj.15698

Frailty and mortality associations in patients with COVID‐19: a systematic review and meta‐analysis

2022· review· en· W4206952014 sur OpenAlexaboutno aff
Ashwin Subramaniam, Kiran Shekar, Sushma Ashwin, Baki Billah, Hamish Brown, Harun Kundi, Zheng Jie Lim, Mallikarjuna Ponnapa Reddy, J. Randall Curtis

Notice bibliographique

RevueInternal Medicine Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisConfidence intervalIntensive care unitObservational studyMechanical ventilationRelative riskInternal medicineRisk of mortalityPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Observational data during the pandemic have demonstrated mixed associations between frailty and mortality. AIM: To examine associations between frailty and short-term mortality in patients hospitalised with coronavirus disease 2019 (COVID-19). METHODS: In this systematic review and meta-analysis, we searched PubMed, Embase and the COVID-19 living systematic review from 1 December 2019 to 15 July 2021. Studies reporting mortality and frailty scores in hospitalised patients with COVID-19 (age ≥18 years) were included. Data on patient demographics, short-term mortality (in hospital or within 30 days), intensive care unit (ICU) admission and need for invasive mechanical ventilation (IMV) were extracted. The quality of studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Twenty-five studies reporting 34 628 patients were included. Overall, 26.2% (n = 9061) died. Patients who died were older (76.7 ± 9.6 vs 69.2 ± 13.4), more likely male (risk ratio (RR) = 1.08; 95% confidence interval (CI): 1.06-1.11) and had more comorbidities. Fifty-eight percent of patients were frail. Adjusting for age, there was no difference in short-term mortality between frail and non-frail patients (RR = 1.04; 95% CI: 0.84-1.28). The non-frail patients were commonly admitted to ICU (27.2% (4256/15639) vs 29.1% (3567/12274); P = 0.011) and had a higher mortality risk (RR = 1.63; 95% CI: 1.30-2.03) than frail patients. Among patients receiving IMV, there was no difference in mortality between frail and non-frail (RR = 1.62; 95% CI 0.93-2.77). CONCLUSION: This systematic review did not demonstrate an independent association between frailty status and short-term mortality in patients with COVID-19. Patients with frailty were less commonly admitted to ICU and non-frail patients were more likely to receive IMV and had higher mortality risk. This finding may be related to allocation decisions for patients with frailty amidst the pandemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations48
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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