Association of admission frailty and frailty changes during cardiac rehabilitation with 5-year outcomes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Examine the association between (1) admission frailty and (2) frailty changes during cardiac rehabilitation (CR) with 5-year outcomes (i.e. time to mortality, first hospitalization, first emergency department (ED) visit, and number of hospitalizations, hospital days, and ED visits). METHODS AND RESULTS: Data from patients admitted to a 12-week CR programme in Halifax, Nova Scotia, from May 2005 to April 2015 (n = 3371) were analysed. A 25-item frailty index (FI) estimated frailty levels at CR admission and completion. FI improvements were determined by calculating the difference between admission and discharge FI. CR data were linked to administrative health data to examine 5-year outcomes [due to all causes and cardiovascular diseases (CVDs)]. Cox regression, Fine-Gray models, and negative binomial hurdle models were used to determine the association between FI and outcomes. On average, patients were 61.9 (SD: 10.7) years old and 74% were male. Mean admission FI scores were 0.34 (SD: 0.13), which improved by 0.07 (SD: 0.09) by CR completion. Admission FI was associated with time to mortality [HRs/IRRs per 0.01 FI increase: all causes = 1.02(95% CI 1.01,1.04); CVD = 1.03(1.02,1.05)], hospitalization [all causes = 1.02(1.01,1.02); CVD = 1.02(1.01,1.02)], ED visit [all causes = 1.01(1.00,1.01)], and the number of hospitalizations [all causes = 1.02(95% CI 1.01,1.03); CVD = 1.02(1.00,1.04)], hospital days [all causes = 1.01(1.01,1.03)], and ED visits [all causes = 1.02(1.02,1.03)]. FI improvements during CR had a protective effect regarding time to all-cause hospitalization [0.99(0.98,0.99)] but were not associated with other outcomes. CONCLUSION: Frailty status at CR admission was related to long-term adverse outcomes. Frailty improvements during CR were associated with delayed all-cause hospitalization, in which a larger effect was associated with a greater chance of improved outcome.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».