Systematic Review of the Association of the Hospital Frailty Risk Score with Mortality in Patients with Cerebrovascular and Cardiovascular Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited systematic data on the association between the Hospital Frailty Risk Score (HFRS) and characteristics and mortality in patients with cerebrovascular and cardiovascular disease (CVD). This systematic review aimed to summarise the use of the HFRS in describing the prevalence of frailty in patients with CVD, the clinical characteristics of patients with CVD, and the association between frailty on the likelihood of mortality in patients with CVD. METHODS: A systematic literature search for observational studies using terms related to CVD, cerebrovascular disease, and the HFRS was conducted using 6 databases in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Studies were appraised using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). RESULTS: Seventeen observational studies were included, all rated 'good' quality according to the NOS. One study investigated 5 different CVD cohorts (atrial fibrillation (AF), heart failure (HF), hypotension, hypertension, and chronic ischemic heart disease), 1 study investigated 2 different CVD cohorts (AF and acute myocardial infarction (AMI)), 6 studies investigated HF, 3 studies investigated AMI, 4 studies investigated stroke, 1 study investigated AF, and 1 study investigated cardiac arrest. Increasing frailty risk category was associated with increased age, female sex, and non-white racial group across all CVD. Increasing frailty risk category is also associated with increased length of hospital stay, total costs, and increased odds of 30-day all-cause mortality across all CVD. CONCLUSIONS: The HFRS is an efficient and effective tool for stratifying frailty in patients with CVD and predicting adverse health outcomes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle