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Enregistrement W4387782138 · doi:10.1186/s12877-023-04302-5

Frailty as a predictor of adverse outcomes in burn patients: a systematic review

2023· review· en· W4387782138 sur OpenAlexaboutno aff
Arman Shafiee, Razman Arabzadeh Bahri, Shahryar Rajai Firouzabadi, Mohammad Ahoopai, Niloofar Seighali, Mohammad Javad Amini

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFrailty IndexChecklistMEDLINEPopulationEmergency medicineGerontologyIntensive care medicineInternal medicinePhysical therapyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The identification of new prognostic tools for the prediction of burn patients' morbidity outcomes is necessary. Considering the feasibility of frailty assessment in the clinical setting, we aim to systematically review the literature on the associations between frailty and adverse outcomes in burn patients. METHODS: Studies were retrieved from MEDLINE (through PubMed), Web of Science, Scopus, and Embase from their inception up to 8 September 2022. Included studies were those that used frailty indices to predict adverse outcomes in burn patients. The quality assessment was done using the National, Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) checklist. The results were synthesized narratively. RESULTS: We included 18 studies. The sample size among the included studies varied between 42-1615 patients. There were 12 research articles and 6 conference abstracts. Most of the studies were recently published in 2021 and 2022. Seven different frailty measures were evaluated. The following frailty measures were used: Canadian Study for Health and Ageing (CSHA) Clinical Frailty score (CFS), Modified frailty index-11 (mFI-11), Hospital frailty index, FRAIL scale, Emergency General Surgery Frailty Index (EGSFI), and Burn frailty index (BFI). There was only one report regarding a specific frailty index designed for the burn population (BFI). Except for one study (which used mFI-11), all included studies have shown a significant effect between assessing frailty and predicting worse outcomes. The CFS was an independent predictor of mortality among the burn population with high certainty of evidence. We found a significant association for other frailty indices as a predictor of mortality, however, the certainty of evidence regarding those was not high. Eight studies found a positive association between assessing frailty and unfavorable discharge location. There was no association between frailty and increased length of stay. CONCLUSION: In conclusion, the postadmission assessment of frailty can be a reliable tool for predicting unfavorable outcomes and mortalities among patients with burn injuries. In addition, future studies with various populations from other countries are required to evaluate the efficacy of frailty indices measurement in order to strengthen the available evidence.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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