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Enregistrement W4372251852 · doi:10.1097/aln.0000000000004601

Attributable Perioperative Cost of Frailty after Major, Elective Noncardiac Surgery: A Population-based Cohort Study

2023· article· en· W4372251852 sur OpenAlexaffabout
Ryan McGinn, Yonathan Agung, Alexa Grudzinski, Robert Talarico, Julie Hallet, Daniel I. McIsaac

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensOttawa HospitalSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfoundingPerioperativeCohort studyCohortRetrospective cohort studyPopulationElective surgeryAttributable riskEmergency medicineSurgeryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with frailty consistently experience higher rates of perioperative morbidity and mortality; however, costs attributable to frailty remain poorly defined. This study sought to identify older patients with and without frailty using a validated, multidimensional frailty index and estimated the attributable costs in the year after major, elective noncardiac surgery. METHODS: The authors conducted a retrospective population-based cohort study of all patients 66 yr or older having major, elective noncardiac surgery between April 1, 2012, and March 31, 2018, using linked health data obtained from an independent research institute (ICES) in Ontario, Canada. All data were collected using standard methods from the date of surgery to the end of 1-yr follow-up. The presence or absence of preoperative frailty was determined using a multidimensional frailty index. The primary outcome was total health system costs in the year after surgery using a validated patient-level costing method capturing direct and indirect costs. Secondary outcomes included costs to postoperative days 30 and 90 along with sensitivity analyses and evaluation of effect modifiers. RESULTS: Of 171,576 patients, 23,219 (13.5%) were identified with preoperative frailty. Unadjusted costs were higher among patients with frailty (ratio of means 1.79, 95% CI 1.76 to 1.83). After adjusting for confounders, an absolute cost increase of $11,828 Canadian dollar (ratio of means 1.53; 95% CI, 1.51 to 1.56) was attributable to frailty. This association was attenuated with additional control for comorbidities (ratio of means 1.24, 95% CI, 1.22 to 1.26). Among contributors to total costs, frailty was most strongly associated with increased postacute care costs. CONCLUSIONS: For patients with preoperative frailty having elective surgery, the authors estimate that attributable costs are increased 1.5-fold in the year after major, elective noncardiac surgery. These data inform resource allocation for patients with frailty.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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