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Enregistrement W4392133012 · doi:10.1186/s13613-024-01261-x

Long-stay ICU patients with frailty: mortality and recovery outcomes at 6 months

2024· article· en· W4392133012 sur OpenAlexaff
Hannah Wozniak, Tal Sarah Beckmann, André Dos Santos Rocha, Jérôme Pugin, Claudia‐Paula Heidegger, Sara Cereghetti

Notice bibliographique

RevueAnnals of Intensive Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensToronto and Region Conservation Authority
Organismes subventionnairesUniversité de Genève
Mots-clésMedicineAnesthesiologyIntensive care unitHazard ratioQuality of life (healthcare)Retrospective cohort studyProportional hazards modelCohort studyEmergency medicineInternal medicinePhysical therapyConfidence intervalPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prolonged intensive care unit (ICU) stay is associated with physical, cognitive, and psychological disabilities. The impact of baseline frailty on long-stay ICU patients remains uncertain. This study aims to investigate how baseline frailty influences mortality and post-ICU disability 6 months after critical illness in long-stay ICU patients. METHODS: In this retrospective cohort study, we assessed patients hospitalized for ≥ 7 days in the ICU between May 2018 and May 2021, following them for up to 6 months or until death. Based on the Clinical Frailty Scale (CFS) at ICU admissions, patients were categorized as frail (CFS ≥ 5), pre-frail (CFS 3-4) and non-frail (CFS 1-2). Kaplan-Meier curves and a multivariate Cox model were used to examine the association between frailty and mortality. At the 6 month follow-up, we assessed psychological, physical, cognitive outcomes, and health-related quality of life (QoL) using descriptive statistics and linear regressions. RESULTS: We enrolled 531 patients, of which 178 (33.6%) were frail, 200 (37.6%) pre-frail and 153 (28.8%) non-frail. Frail patients were older, had more comorbidities, and greater disease severity at ICU admission. At 6 months, frail patients presented higher mortality rates than pre-frail and non-frail patients (34.3% (61/178) vs. 21% (42/200) vs. 13.1% (20/153) respectively, p < 0.01). The rate of withdrawing or withholding of care did not differ significantly between the groups. Compared with CFS 1-2, the adjusted hazard ratios of death at 6 months were 1.7 (95% CI 0.9-2.9) for CFS 3-4 and 2.9 (95% CI 1.7-4.9) for CFS ≥ 5. At 6 months, 192 patients were seen at a follow-up consultation. In multivariate linear regressions, CFS ≥ 5 was associated with poorer physical health-related QoL, but not with poorer mental health-related QoL, compared with CFS 1-2. CONCLUSION: Frailty is associated with increased mortality and poorer physical health-related QoL in long-stay ICU patients at 6 months. The admission CFS can help inform patients and families about the complexities of survivorship during a prolonged ICU stay.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations40
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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