Prognostic Value of Frailty for Outcome Following Traumatic Brain Injury: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is a known predictor of negative health outcomes. The role of frailty in predicting outcomes after traumatic brain injury (TBI), however, is unclear. This systematic review aimed to evaluate the association between frailty and adverse outcomes in patients with TBI. We identified relevant articles that investigated the relationship between frailty and outcomes in patients with TBI by searching PubMed/MEDLINE, Web of Science, Scopus, and EMBASE from inception until 23 March 2023. To evaluate the risk of bias in the included studies, we utilized the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). In addition, quantitative synthesis and meta-analyses were performed. We identified 12 studies that met our inclusion criteria; three were prospective. Of included studies, eight had low risk, three had moderate risk, and one had high risk of bias. Frailty was significantly associated with death in five studies, with an increased risk of in-hospital death and complications observed in frail patients. Frailty was associated with longer hospital stays and unfavorable outcome measured by the Extended Glasgow Outcome Scale (GOSE) in four studies. The meta-analysis found that higher frailty significantly increased the odds of non-routine discharge and unfavorable outcome as measured by GOSE scores of 4 or lower. The pooled odds ratio (OR) for non-routine discharge, was 1.80, with a 95% confidence interval (CI) of 1.15-2.84; and for unfavorable outcome, it was 1.91, with a 95% CI of 1.09-3.36. The analysis, however, did not find a significant predictive role for frailty on death (30-day or in-hospital death). The OR for higher frailty and death was 1.42 with a 95% CI of 0.92-2.19. Frailty should be considered in the evaluation of patients with TBI to identify those who may be at increased risk of negative outcomes.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».