Abstract 11087: Impact of Frailty on Short-Term and Long-Term Outcomes Among St-Elevation Myocardial Infarction Patients Receiving Primary Percutaneous Coronary Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The impact of frailty on short-term and long-term outcomes in a contemporary STEMI population is unclear. We hypothesized that in STEMI patients undergoing primary percutaneous coronary intervention (pPCI) frailty would be independently associated with adverse in-hospital and 1-year outcomes. Methods: We retrospectively identified 1,579 STEMI patients aged ≥ 65 years who had received pPCI (2007 - 2020). A frailty index (FI) was determined using the health deficit accumulation model (Table 1). Frail patients were defined as those with a FI > 0.25. The primary outcome was 1-year all-cause mortality. The composite adverse outcome comprised in-hospital all-cause mortality, cardiogenic shock, heart failure, re-infarction, major bleeding, or stroke. A multivariable model adjusting for age, sex, heart failure on presentation, infarct territory, prolonged reperfusion time, initial heart rate, and systolic blood pressure was performed. Results: There were 228 (14.4%) frail patients. Compared to non-frail patients, frail patients were older (mean 80.3 vs. 75.3 years, p < 0.001) and had a higher comorbidity burden. After multivariable adjustment, baseline frailty was independently associated with increased 1-year all-cause mortality, in-hospital all-cause mortality, and the composite adverse outcome (Figure 1). Conclusions: In conclusion, among STEMI patients receiving pPCI, frailty was common and was independently associated with increased in-hospital and long-term adverse outcomes. These findings raise the need for early recognition of frailty and implementation of a comprehensive care model towards the management of frail patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».