Frailty phenotype and cognitive functioning in middle-aged and older adults with congenital heart disease: results of an international multicentric study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The life expectancy of patients with congenital heart disease (CHD) has increased rapidly, resulting in a growing and aging population. Recent studies showed that older CHD patients have a higher morbidity, healthcare utilization, and mortality. Furthermore, many will encounter a state of frailty. To maintain longevity and quality of life, understanding the evolving medical and psychosocial challenges of older patients is important to enable the mapping of specific healthcare needs. There are indications that, independent of age and comorbidity, the frailty phenotype can guide risk prediction in chronically ill patients. However, current knowledge on frailty phenotype and cognitive function of older CHD patients is limited. Purpose This study aimed (i) to describe the frailty and cognitive profile of older adults with mild to complex CHD, and (ii) to investigate the relationship with patient-related factors (e.g., age, complexity of CHD and physiological stage). Methods Using a cross-sectional, multicentric design, we included 814 patients aged ≥ 40 years (median age: 52y [45.0-61.0]; 52% women; 13% mild, 70% moderate, 17% complex CHD) from 17 centers in 11 countries. The frailty phenotype was determined using the Fried method, which classifies patients as robust, prefrail and frail based on five criteria: weakness; slow walking speed; unintentional weight loss; exhaustion; and low physical activity. Cognitive function was evaluated using the Montréal Cognitive Assessment (MoCA). Comorbidities were assessed using the Charlson Comorbidity Index (CCI). Results In this sample, 52% of patients were assessed as robust, 42% prefrail, and 6% frail. Based on the MoCA, 39% had cognitive dysfunction. A weak negative correlation was found between frailty and cognitive functioning (rho=-0.210, p<0.001). Multinomial regression showed that prefrail and frail status was associated with older age, female sex, higher physiological class, and comorbidities (Table 1). Logistic regression demonstrated that cognitive dysfunction was related to older age and comorbidities. Conclusion Approximately half of the sample of CHD patients were (pre)frail and almost two out of five experienced cognitive impairment. These age-related problems were not related to the anatomical complexity of the heart condition, indicating that these issues are not limited to severe CHD. Future research is needed to determine the impact of these findings on healthcare use.
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 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».