Poverty and Frailty Are Not Related to Each Other With Regard to Outcomes in Middle-Aged and Older Patients with Burn Injuries
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the relationship between frailty and poverty in burn patients ≥50 years old, and their association with patient outcomes. This was a single-center retrospective chart review from 2009 to 2018 of patients ≥50 years old admitted with acute burn injuries. Frailty was assigned using the Canadian Study of Health and Aging Clinical Frailty Scale. Poverty was defined as a patient from a zip code that had >20% of people living in poverty. The relationship between frailty and poverty, as well as each variable independently on mortality, length of stay (LOS), and disposition location, was examined. Of 953 patients, the median age was 61 years, 70.8% were male, and the median total body surface area burn was 6.6%. Upon admission, 26.4% and 35.2% of patients were frail and from impoverished neighborhoods, respectively. The mortality rate was 8.8%. Univariate analysis demonstrated that nonsurvivors had significantly higher chances of living in poverty (P = .02) and were more likely to be frail compared to survivors. There was no significant correlation between poverty and frailty (P = .08). Multivariate logistic regression confirmed the relationship between lack of poverty and mortality (OR .47, 95% CI 0.25-0.89) and frailty and mortality (OR 1.62, 95% CI 1.24-2.12). Neither poverty (P = .26) nor frailty (P = .52) was associated with LOS. Both poverty and frailty were associated with a patient's discharge location (P = .03; P < .0001). Poverty and frailty each independently predict mortality and discharge destination in burn patients ≥50, but they are not associated with LOS nor each other.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».