Abstract 18211: Does Frailty Matter in High Risk PCI
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are limited data depicting the relationship between frailty and in-hospital outcomes for high-risk PCI. Methods: The Cath-PCI registry (2018 - 2020) was used to examine the association of frailty as defined by the Canadian Study of Health and Aging (CSHA) frailty index and in-hospital complications for patients undergoing PCI. We conducted a logistic regression analysis for in-hospital mortality. Results: The sample size was 1,316,390 individuals aged ≥ 65 years undergoing PCI. The frailty distribution was: 78,921 not frail (6.0%), 892,695 pre-frail (67.8%), 284,444 frail (21.6%), and 60,330 severely frail (2.2%). The median age of patients who were frail was 76 years, 39.4% were female, and 87.2% were white. In-hospital rates for any bleeding stratified by frailty status were: not frail: 1.0%, pre-frail: 1.5%, frail 3.3%, severely frail 8.9%. The adjusted odds ratio (aOR) regarding in-hospital mortality among PCI patients at high bedside mortality risk for pre-frail, 2.58 (95% CI: 1.42 - 1.80) for frail, and 5.14 (95% CI: 4.56 - 5.80) for severely frail. The adjusted association for in-hospital mortality across sub-groups stratified by frailty status was: left main PCI ~ pre-frail aOR 1.44 (95% CI: 1.01 - 2.05), frail aOR 2.18 (95% CI: 1.53 - 3.11) and severely frail aOR 3.98 (95% CI: 2.79 - 5.70). While the aORs for chronic total occlusion were ~ pre-frail 1.57 (95% CI: 0.97 - 2.52), frail 2.31 (95% CI: 1.43 - 3.75) and severely frail 6.04 (5.40 - 6.75) and cardiogenic shock ~ pre-frail 1.33 (95% CI: 1.08 - 1.64), frail 1.54 (95% CI: 1.25 - 1.90) and severely frail 2.44 (1.99 - 3.00). Conclusions: Contemporary PCI is commonly performed on frail patients. Frailty is associated with higher risk of mortality across high-risk PCI categories; however, severe frailty depicts a distinct and exceptionally high-risk cohort.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».