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Enregistrement W4315929233 · doi:10.1213/ane.0000000000006272

Association Between the FRAIL Scale and Postoperative Complications in Older Surgical Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4315929233 sur OpenAlexaff
Selena Gong, Dorothy Qian, Sheila Riazi, Frances Chung, Marina Englesakis, Qixuan Li, Ella Huszti, Jean Wong

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisMEDLINEAssociation (psychology)Scale (ratio)Intensive care medicineGeneral surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several frailty screening tools have been shown to predict mortality and complications after surgery. However, these tools were developed for in-person evaluation and cannot be used during virtual assessments before surgery. The FRAIL (fatigue, resistance, ambulation, illness, and loss of weight) scale is a brief assessment that can potentially be conducted virtually or self-administered, but its association with postoperative outcomes in older surgical patients is unknown. The objective of this systematic review and meta-analysis (SRMA) was to determine whether the FRAIL scale is associated with mortality and postoperative outcomes in older surgical patients. METHODS: Systematic searches were conducted of multiple literature databases from January 1, 2008, to December 17, 2022, to identify English language studies using the FRAIL scale in surgical patients and reporting mortality and postoperative outcomes, including postoperative complications, postoperative delirium, length of stay, and functional recovery. These databases included Medline, Medline ePubs/In-process citations, Embase, APA (American Psychological Association) PsycInfo, Ovid Emcare Nursing, (all via the Ovid platform), Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) EbscoHost, the Web of Science (Clarivate Analytics), and Scopus (Elsevier). The risk of bias was assessed using the quality in prognosis studies tool. RESULTS: A total of 18 studies with 4479 patients were included. Eleven studies reported mortality at varying time points. Eight studies were included in the meta-analysis of mortality. The pooled odds ratio (OR) of 30-day, 6-month, and 1-year mortality for frail patients was 6.62 (95% confidence interval [CI], 2.80-15.61; P < .01), 2.97 (95% CI, 1.54-5.72; P < .01), and 1.54 (95% CI, 0.91-2.58; P = .11), respectively. Frailty was associated with postoperative complications and postoperative delirium, with an OR of 3.11 (95% CI, 2.06-4.68; P < .01) and 2.65 (95% CI, 1.85-3.80; P < .01), respectively. The risk of bias was low in 16 of 18 studies. CONCLUSIONS: As measured by the FRAIL scale, frailty was associated with 30-day mortality, 6-month mortality, postoperative complications, and postoperative delirium.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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