Frailty and Postoperative Outcomes in Patients Undergoing Surgery for Degenerative Spine Disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Frailty is defined as a state of decreased reserve and susceptibility to stressors. The relationship between frailty and outcomes after degenerative spine surgery has not been studied. Objectives (1) Determine prevalence of frailty in the degenerative spine population; (2) Describe patient characteristics associated with frailty; (3) Determine the ability of frailty to predict postoperative outcomes. Material and Methods We analyzed 52,671 patients in the National Surgical Quality Improvement Program who underwent degenerative spine surgery. A modified frailty index (mFI) was used to determine the prevalence and severity of frailty as previously described. The association of frailty with postoperative outcomes was determined using multivariate logistic regression. Results Frailty was present in 2,041 patients within the total population (4%), and 8% of patients older than 65 years. Frailty severity increased with increasing age, male sex, African-American race, higher body mass index, recent weight loss, paraplegia or quadriplegia, ASA score, and pre-admission residence in a care facility. Frailty severity was an independent predictor of major complication (OR 1.15 for every 0.10 increase in mFI, 95%CI 1.09–1.22, p < 0.0005), and specifically predicted re-operation for post-surgical infection (OR 1.3, 95%CI 1.16–1.46, p < 0.0005). Prolonged length of stay and discharge to a new facility were also independently predicted by frailty severity ( p < 0.0005). Frailty severity predicted 30-day mortality on unadjusted (OR 2.05, 95%CI 1.69–2.47, p < 0.0005) and adjusted analysis (OR 1.44, 95%CI 1.15–1.81, p < 0.005). Conclusions Frailty is an important predictor of postoperative outcomes following degenerative spine surgery. Preoperative recognition of frailty may be useful for perioperative optimization, risk stratification and patient counseling.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».