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Enregistrement W4399248610 · doi:10.21037/jtd-23-963

Comparison of frailty indexes as predictors of clinical outcomes after major thoracic surgery

2024· article· en· W4399248610 sur OpenAlexaboutno aff
Sara Parini, Danila Azzolina, Fabio Massera, Christian Garlisi, Esther Papalia, Guido Baietto, Giulia Bora, Maria Giovanna Mastromarino, Michela Barini, Enrico Ruffini, Alessandro Carriero, Ottavio Rena

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiothoracic surgeryFrailty IndexSurgeryGeneral surgeryGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite greater appreciation for the importance of frailty in surgical patients, due to improved understanding that frailty is often linked to poor outcomes, the optimal method of assessment remains unknown. In this study, we sought to evaluate the prevalence of frailty in patients considered for elective thoracic surgery and to test the ability of several frailty measurements to predict postoperative outcomes. Methods: Patients included were candidates for major elective thoracic surgery. Preoperative assessment of frailty included the Fried frailty phenotype, the Edmonton Frail Scale (EFS), the modified frailty index (mFI), the Clinical Frailty Scale (CFS), and additional components of frailty. Outcome data include days with chest drain, length of hospital stay, and postoperative adverse events. Results: According to the Fried frailty phenotype, 53% of 94 patients included were prefrail or frail. A significant association between frailty and postoperative complications was found (odds ratio 7.65; P=0.001). No association between CFS, mFI, EFS, and complications was observed. The Frailty Phenotype seemed the most accurate in predicting postoperative complications, with an area under the curve (AUC) of 0.77. Twenty-seven percent of patients meet the criteria for depression according to the Geriatric Depression Scale and they showed a higher risk of postoperative complications (OR 2.47; P=0.03). A lower psoas muscle index was associated with a higher risk of complications (OR 3.40; P=0.04). Conclusions: According to our results, the Fried frailty phenotype seems the most accurate tool to test frailty in patients undergoing thoracic resections. Surgeons should be aware that, although these aspects are not routinely tested, they are potential targets to improve clinical outcomes. Studies on additional interventions specifically targeting frail people in the setting of elective thoracic surgery are required.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,391 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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