Abstract 16761: Preprocedural Frailty is Associated With Lower Cardiac Rehabilitation Use Despite Greater Benefit
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Increased frailty before cardiovascular procedures is associated with poorer outcomes. While underutilized, cardiac rehabilitation (CR) is guideline-recommended for patients undergoing cardiovascular procedures and may help mitigate frailty through individualized, monitored exercise and risk factor reduction. Research Question/Hypothesis: Evaluate the relationship between preprocedural frailty, CR use, and one-year mortality. Methods: Medicare fee-for-service claims data were queried for patients who underwent inpatient percutaneous or surgical revascularization or aortic valve replacement between July 2016 and December 2018. Patients were stratified into quartiles (Q1 through Q4) using the validated claims-based frailty index. CR use was defined as attending any CR session within one year of discharge. Unadjusted and adjusted logistic regression was used to compare CR use across increasing frailty quartiles, and inverse probability treatment weighting was used to evaluate the effect of CR on one-year mortality across frailty quartiles. Results: Overall CR enrollment among the 570,851 beneficiaries was 35.3%; increasing frailty was associated with decreased CR use (unadjusted: frailty Q1: 48.3% vs Q4: 20.6%, p<0.001; adjusted OR: 0.61, p<0.001). Unadjusted one-year mortality was lower among CR users as opposed to non-users (2.7% vs 14.6%). After weighted adjustment, the absolute reduction in mortality associated with CR use was greater among frailer patients (Q4: -12.2%) relative to less frail patients (Q1: -2.9%) (Figure). Significant interaction effects between CR use and frailty quartiles indicated stronger associations of CR on mortality among more frail patients. Conclusions: Preprocedural frailty was associated with lower CR use despite greater absolute benefits on one-year mortality. Increasing CR enrollment in frail patients may enhance outcomes after cardiac interventions.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».