Predictors of frailty after cardiovascular surgery and the relationship between frailty and postoperative recovery: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the factors affecting postoperative frailty and the relationship between frailty and postoperative recovery in patients undergoing cardiovascular surgery. DESIGN: The study was descriptive, cross-sectional, and predictive. METHODS: Data were collected by researchers in a university research and application hospital cardiovascular surgery inpatient clinic between March 2022 and March 2023. Sociodemographic-Clinical Characteristics Form, Comorbidity Index, Edmonton Frail Scale, Postoperative Recovery, and Nutritional Risk Screening were used to collect the data. RESULTS: Of the 145 patients included in the study, 65.51% (n = 95) were male and the mean age was 62.02 ± 10.16 years. While frailty was not found to be significant by age group, it was found that women had more comorbidities and were more frail than men. It was found that 17.2% (n = 25) of patients had a history of falls before surgery, 26.2% (n = 38) had a fear of falling after surgery and 17.24% (n = 25) had rehospitalisations. While postoperative recovery index predicted fraility by 34% in patients undergoing cardiovascular surgery; general symptoms and psychological symptoms, which are the sub-dimensions of the postoperative recovery index and comorbidity and, fear of falling after surgery predicted frailty by 61%. The order of importance of variables on fraility: general symptoms (β = 0.297), fear of falling (β = 0.222), psychological symptoms (β = 0.218), Charlson Comorbidity Index (β = 0.183). PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: This study clarifies the role of frailty as an important factor influencing the recovery process in patients undergoing cardiovascular surgery. The findings show that frailty has a determining effect on postoperative recovery in these patients. Among the factors affecting frailty status, comorbidities, fear of postoperative falls, and postoperative general and psychological symptoms were found to contribute. These findings emphasise that these factors should be taken into account when assessing and managing the postoperative recovery process. Understanding these factors that influence postoperative frailty is crucial for patient care. Recognising the multifaceted nature of frailty, personalised interventions are needed to improve patient care and postoperative outcomes. Personalised interventions are particularly important for older women with multiple comorbidities, as they are more likely to be frail.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».