Impact of Fried Frailty Phenotype on Postoperative Outcomes After Durable Contemporary Mechanical Circulatory Support: A Single-Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frailty is prevalent in advanced heart failure patients and may help distinguish patients at risk of worse outcomes. However, the effect of frailty on postoperative clinical outcomes is still understudied. Therefore, we aim to study the relationship between frailty and postoperative clinical outcomes in patients undergoing long-term mechanical circulatory support (MCS). Methods: Forty-six patients undergoing durable MCS (left ventricular assist device and total artificial heart) placement at our medical center were assessed for frailty pre-implant. Frailty was defined as ≥ 3 physical components of the Fried frailty phenotype. Our primary endpoint is 1 year of survival post-implant. Secondary endpoints include 30-day all-cause rehospitalization, pump thrombosis, neurological event (stroke/transient ischemic attack), gastrointestinal bleeding, and driveline infection within 12 months post-MCS support. Results: Of the 46 patients, 32 (69%) met the criteria for frailty according to Fried. The cohort's median age was 67.0 years. The frail group had statistically significant lower left ventricular ejection fraction (LVEF) (11% vs. 20%, P = 0.017) and lower albumin (3.5 vs. 4.0 g/dL, P = 0.021). The frail cohort also had significantly higher rates of comorbid chronic kidney disease (47% vs. 7%, P = 0.016). There were no differences between the frail vs. non-frail group in terms of 30-day readmission rates (40% vs. 39%, P = 0.927) and 1-year post-intervention survival (log-rank, P = 0.165). None of the other secondary endpoints reached statistical significance, although the incidence of gastrointestinal bleed (24% vs. 16%, P = 0.689) and pump thrombosis (8% vs. 0%, P = 0.538) were higher in the frail group. Conclusions: Preoperative Fried frailty was not associated with readmission at 30 days, mortality at 365 days, and other postoperative outcomes in long-term durable MCS patients. Findings may need further validation in larger studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».