MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220795005 · doi:10.1093/jbcr/irac012.019

15 Poverty and Frailty in Patients with Burn Injuries: Important but Unrelated

2022· article· en· W4220795005 sur OpenAlexaboutno aff
David K. Wallace, Keturah Sloan, Deborah Williams, Jason Heard, David Greenhalgh, Tina L. Palmieri, Soman Sen, Kathleen S Romanowski

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePovertyUnivariate analysisGerontologyMultivariate analysisDemographyBurn centerDemographicsBurn injuryPoison controlEmergency medicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Previous work has demonstrated that frailty predicts mortality and patient disposition in burn patients >50 years old. It is unknown to what extent poverty contributes to these outcomes. There has been no work demonstrating the interplay of these two variables on patients with burn injuries. The purpose of this study was to determine the relationship of frailty and poverty in burn patients over the age of 50, and their association with patient outcomes. Methods A 9-year retrospective chart review from 2009-2018 of patients >50 years old admitted to an ABA verified burn center with acute burn injuries was completed. Patient demographics, burn characteristics, frailty scores and poverty levels were collected. Frailty scores were assigned using the Canadian Study of Health and Aging Clinical Frailty Scale (scored 1-7). Frailty was dichotomized with scores >5 being frail. Poverty data were obtained using zip code and US census data. Poverty level was categorized according to whether a patient came from a zip code that had >20% of people living in poverty. Descriptive statistics, univariate analysis, and multivariate analysis were completed to examine the relationship between frailty and poverty, as well as each variable independently on mortality and length of stay (LOS). Results A total of 953 patients were included. Mean age was 63.5 + 10.4 years and 675 (70.8%) were male. Mean %TBSA was 11.4%+14.2% and mean frailty score was 3.8 + 1.2. Upon admission, mean poverty score was 17.3+ 8.7. The overall mortality rate was 8.8%. Univariate analysis demonstrated that non-survivors had significantly higher chances of living in poverty (p=0.02). Similarly, univariate analysis showed that non-survivors were more likely to have frailty scores of 5 or greater compared to survivors. Multivariate logistic regression confirmed relationship between poverty and mortality (<20% vs >20%, OR 0.47 95% CI 0.25-0.89) and frailty and mortality ( >5 vs 1-4, OR 2.9 95%CI 1.4-5.8). It also demonstrated that the combined variable of frailty and poverty was not significantly associated with mortality (Wald χ2 2.0, p=0.15). Neither poverty (< 20% vs >20%, p=0.26) nor frailty (1-4 vs >5, p=0.52) were associated with LOS. Both poverty and frailty were associated with a patient’s disposition destination (p=0.03; p< 0.0001). Univariate analysis did not show a significant correlation between poverty and frailty (p=0.08), though there was a trend towards significance. Conclusions Poverty and frailty each independently predict mortality and discharge destination in burn patients >50, but they are not associated with LOS, and do not show a significant association with each other, nor a combined effect on mortality.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Burn Care & ResearchMême sujetBurn Injury Management and OutcomesTravaux en français237 207