Exploring the Impact of Age, Frailty, and Multimorbidity on the Effect of ICU Interventions: A Systematic Review of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To date, age, frailty, and multimorbidity have been used primarily to inform prognosis in older adults. It remains uncertain, however, whether these patient factors may also predict response to critical care interventions or treatment outcomes. DATA SOURCES: We conducted a systematic search of top general medicine and critical care journals for randomized controlled trials (RCTs) examining critical care interventions published between January 1, 2011, and December 31, 2021. STUDY SELECTION: We included RCTs of critical care interventions that examined any one of three subgroups-age, frailty, or multimorbidity. We excluded cluster RCTs, studies that did not report interventions in an ICU, and studies that did not report data examining subgroups of age, frailty, or multimorbidity. DATA EXTRACTION: We collected study characteristics (single vs. multicountry enrollment, single vs. multicenter enrollment, funding, sample size, intervention, comparator, primary outcome and secondary outcomes, length of follow-up), study population (inclusion and exclusion criteria, average age in intervention and comparator groups), and subgroup data. We used the Instrument for assessing the Credibility of Effect Modification Analyses instrument to evaluate the credibility of subgroup findings. DATA SYNTHESIS: Of 2037 unique citations, we included 48 RCTs comprising 50,779 total participants. Seven (14.6%) RCTs found evidence of statistically significant effect modification based on age, whereas none of the multimorbidity or frailty subgroups found evidence of statistically significant subgroup effect. Subgroup credibility ranged from very low to moderate. CONCLUSIONS: Most critical care RCTs do not examine for subgroup effects by frailty or multimorbidity. Although age is more commonly considered, the cut-point is variable, and relative effect modification is rare. Although interventional effects are likely similar across age groups, shared decision-making based on individual patient preferences must remain a priority. RCTs focused specifically on critically ill older adults or those living with frailty and/or multimorbidity are crucial to further address this research question.
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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 | 0,062 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».