Influence of preoperative frailty on quality of life after cardiac surgery: Protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty has emerged as an important prognostic marker of adverse outcomes after cardiac surgery, but evidence regarding its ability to predict quality of life after cardiac surgery is currently lacking. Whether frail patients derive the same quality of life benefit after cardiac surgery as patients without frailty remains unclear. METHODS: This systematic review will include interventional studies (RCT and others) and observational studies evaluating the effect of preoperative frailty on quality-of-life outcomes after cardiac surgery amongst patients 65 years and older. Studies will be retrieved from major databases including the Cochrane Central Register of Controlled Trials, Embase, and Medline. The primary exposure will be frailty status, independent of the tool used. The primary outcome will be change in quality of life, independent of the tool used. Secondary outcomes will include readmission during the year following the index intervention, discharge to a long-term care facility and living in a long-term care facility at one year. Screening, inclusion, data extraction and quality assessment will be performed independently by two reviewers. Meta-analysis based on the random-effects model will be conducted to compare the outcomes between frail and non-frail patients. The evidential quality of the findings will be assessed with the GRADE profiler. CONCLUSION: The findings of this systematic review will be important to clinicians, patients and health policy-makers regarding the use of preoperative frailty as a screening and assessment tool before cardiac surgery. STUDY REGISTRATION: OSF registries (https://osf.io/vm2p8).
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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 | 0,054 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,005 |
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 ».