16 Association of Frailty and Comorbidities with Burn Outcomes: A Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Previous work has demonstrated the association of increased frailty and mortality in burn patients, but the impact of specific co-morbidities and frailty on burn patients’ short term outcomes has not been explored. The purpose of this study was to determine the relationship of frailty and patient comorbidities on in-hospital mortality and length of stay (LOS). Methods A retrospective chart review of all acutely injured burn patients admitted from January 2016 - December 2017 at 3 US ABA verified burn centers was conducted. Demographics and all comorbidities included in the burn database were collected. The modified frailty index-11 score (MFI) was calculated for each patient. Descriptive statistics, univariate and multivariate analysis were completed to determine the relationship between frailty and comorbidities with mortality, LOS, and LOS/% Total Body Surface Area (%TBSA). Results 1615 patients were included. Mean age was 45.9 + 17.7 years and 1145 (70.9%) were male. Mean %TBSA was 9.6%+14.2% and mean MFI was 0.43 + 0.74. The mean LOS was 12.3 days + 21.1. A total of 1542 (95.5%) patients survived to discharge. The most common co-morbidities present on admission were: smoking (336, 22.7%), hypertension (HTN, 313, 19.4%), drug dependence (247, 15.3), diabetes (DM, 175, 10.8%), alcoholism (171,10.6%), major psychiatric illness (MPI, 169,10.5%), heart failure (CHF, 23, 1.4%), obesity (7, 4.3%), and respiratory disease (RD, 136, 8.4%). Multivariate logistic regression revealed that RD (OR 3.6, 95%CI 1.4-9.4), age (OR 1.1, 95%CI 1.06-1.1), and %TBSA (OR 1.1, 95%CI 1.1-1.17) were independently predictive of mortality. Multiple linear regression demonstrated patients without alcoholism (β -3.9 95% CI -5.7- -2.1), MPI (β -3.8 95% CI -4.9- -3.0), drug dependence (β -3.9 95% CI -5.7- -2.1), and DM (β -2.0 95% CI -5.7- -2.8) had shorter LOS. Though MFI, heart failure, DM, MPI, alcoholism, and HTN, were all significant for LOS/%TBSA in univariate analysis, they were NOT significant in the multivariate linear regression model. Conclusions MFI does not independently contribute to mortality or LOS when accounting for other patient co-morbidities. Respiratory disease on admission is associated with mortality, and major psychiatric illness and drug dependence increase LOS. This information will be used to develop interventions for these groups in order to improve mortality, and decrease LOS.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».