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Enregistrement W4213081604 · doi:10.1093/jcag/gwab049.222

A223 THE CHAIR STAND TEST IS A RELIABLE FRAILTY METRIC FOR PREDICTING WAITLIST MORBIDITY AND MORTALITY IN PATIENTS WITH CIRRHOSIS

2022· article· en· W4213081604 sur OpenAlexaffabout
V V Nguyen, S Wang, R. M. L. Whitlock, Chunyan Xu, Sunil Taneja, Shriyansh S Singh, Juan Abraldes, Kelly W. Burak, R.J. Bailey, Jennifer C. Lai, Puneeta Tandon

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalCalgary Laboratory ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCirrhosisHazard ratioLiver diseasePhysical therapyInternal medicineGerontologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Frailty is defined as a clinical state of increased vulnerability to health and age associated stressors. The liver frailty index (LFI), composed of grip strength, chair stand and balance testing, is an accepted predictor of morbidity and mortality in cirrhosis. With the need for COVID-19 related social distancing, many appointments are being carried out virtually. The chair stand subcomponent of the LFI has the potential to be evaluated virtually, with a high reliability as compared to in-person testing noted in other disease populations. Aims To determine if the chair stand test is an independent predictor of morbidity and mortality in patients with cirrhosis. Methods 822 adult patients with cirrhosis were prospectively enrolled from five centers (3 in Canada, 1 in the United States, and 1 in India). Inclusion criteria included adult patients with cirrhosis. 787 of these patients completed a chair stand test at baseline, measured as the time (seconds) a patient takes to rise from sitting with their arms folded across their chest five times (measured in-person). The times were divided into 3 categories: >15 seconds, between 10 and 15 seconds, and <10 seconds. Patients who could not complete 5 chair stands were classified in the >15 seconds category. Primary outcome was all-cause mortality. Secondary outcome was unplanned all-cause hospital admission. Fine-Gray proportional hazard regression models were used to evaluate the association between the chair stand time and the outcomes. We adjusted for baseline age, sex, and MELD score and accounted for liver transplantation as a competing risk. Cumulative incidence functions were used to create a graphical representation of the survival analysis. Results Patients were divided into three groups: group 1, <10 seconds (n = 276); group 2, 10–15 seconds (n = 290); and group 3, >15 seconds (n = 221). Mortality was increased in group 3 in comparison to group 1 (HR 3.21, 95% CI: 2.16–4.78, p<0.001). Similarly, the hazard of non-elective hospitalizations was higher in group 3 in comparison to group 1 (HR 2.24, 95% CI: 1.73–2.91, p<0.001). Overall, patients with chair stand times greater than 15 seconds had increased all-cause mortality (HR 2.78, 95% CI 2.01–3.83, p<0.001) and non-elective hospitalizations (HR 1.84, 95% CI 1.48–2.29, p<0.001) when compared to patients with times less than 15 seconds. Conclusions A time to complete 5 chair stands of >15 seconds predicts morbidity and mortality in patients with cirrhosis. This test shows promise as a frailty measure that could be evaluated over a virtual platform. Funding Agencies None

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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