Frailty scoring in vascular and endovascular surgery: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
One in 10 independently living adults aged 65 years old and older is considered frail, and frailty is associated with poor postoperative outcomes. This systematic review aimed to examine the association between frailty assessments and postoperative outcomes in patients with vascular disease. Electronic databases – MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library – were searched from inception until January 2022, resulting in 648 articles reviewed for potential inclusion and 16 studies selected. Demographic data, surgery type, frailty measure, and postoperative outcomes predicted by frailty were extracted from the selected studies. The risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. The selected studies (mean age: 56.1–76.3 years) had low-to-moderate risk of bias and included 16 vascular (elective and nonelective) surgeries and eight frailty measures. Significant associations ( p < 0.05) were established between mortality (30-day, 90-day, 1-year, 5-year), 30-day morbidity, nonhome discharge, adverse events, failure to rescue, patient requiring care after discharge, and amputation following critical limb ischaemia. The strongest evidence was found between 30-day mortality and frailty. Composite 30-day morbidity and mortality, functional status at discharge, length of stay, spinal cord deficit, and access site complications were found to be nonsignificantly associated with frailty. With frailty being significantly associated with several adverse postoperative outcomes, preoperative frailty assessments can potentially be clinically useful in helping practitioners predict and guide the pre-, peri-, and postoperative management of frail with vascular disease.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».