Frailty and mortality associations in patients with COVID‐19: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».