The Effect of Frailty on Independent Living After Surgery: A Population-Based Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most people value quality of life over mere duration. At least 50% of people are extremely averse to ever living in a nursing home (NH). OBJECTIVES: Assess whether pre-operative frailty is associated with new, post-operative NH placement. DESIGN, SETTING: Retrospective, population-based cohort study in the Canadian province of Manitoba, 2000-2017. PARTICIPANTS: 7408 persons ≥65 years undergoing any of 16 specific, elective, noncardiac surgeries of varying Operative Surgical Stress (OSS). MEASUREMENTS: The primary outcome was new admission to a NH, or being placed on a waiting list for a NH, within 180 days of index hospital admission, among index hospital survivors. Frailty was assessed from administrative data by the Preoperative Frailty Index (pFI), which ranges 0-1. Other outcomes were 30-day and 90-180 day mortality, and post-hospital medical resource use to 180 days. Analyses used multivariable regression models, adjusted for age, sex, OSS, year of surgery, anesthetic technique, and socioeconomic status. P-values were adjusted for the six outcomes. RESULTS: Subjects had mean age (±SD) of 74±7 yrs; 61% were male. pFI ranged 0-0.68, with a mean±SD of 0.21±0.09. All six outcomes were significantly associated with greater frailty. Each additional 0.1 unit increase in pFI was associated with a hazard ratio for new NH admission or wait-listing of 3.01 (p<0.0006). CONCLUSIONS: While our study agrees with prior work indicating that greater frailty is associated with higher probability of post-operative discharge to a NH, it overcomes a number of limitations of all prior work. Strong arguments follow that prospective surgical candidates be evaluated for their degree of frailty, and that their informed consent include discussion of the possibility of survival with loss of independence.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».