Cardiac rehabilitation and frailty: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Frailty among cardiac rehabilitation (CR) participants is associated with worse health outcomes. However, no literature synthesis has quantified the relationship between frailty and CR outcomes. The purpose of this study was to examine frailty prevalence at CR admission, frailty changes during CR, and whether frailty is associated with adverse outcomes following CR. METHODS AND RESULTS: We searched CINAHL, EMBASE, and MEDLINE for studies published from 2000 to 2023. Eligible studies included a validated frailty measure, published in English. Two reviewers independently screened articles and abstracted data. Outcome measures included admission frailty prevalence, frailty and physical function changes, and post-CR hospitalization and mortality. Observational and randomized trials were meta-analysed separately using inverse variance random-effects models. In total, 34 peer reviewed articles (26 observational, 8 randomized trials; 19 360 participants) were included. Admission frailty prevalence was 46% [95% CI 29-62%] and 40% [95% CI 28-52%] as measured by Frailty Index and Kihon Checklist (14 studies) and Frailty Phenotype (11 studies), respectively. Frailty improved following CR participation (standardized mean difference (SMD): 0.68, 95% CI 0.37-0.99; P < 0.0001; six studies). Meta-analysis of observational studies revealed higher admission frailty and increased participants' risk of all-cause mortality (hazard ratio: 9.24, 95% CI 2.93-29.16; P = 0.0001; four studies). Frailer participants at admission had worse physical health outcomes, but improved over the course of CR. CONCLUSION: High variability in frailty tools and CR designs was observed, and randomized controlled trial contributions were limited. The prevalence of frailty is high in CR and is associated with greater mortality risk; however, CR improves frailty and physical health outcomes. REGISTRATION: PROSPERO: CRD42022311765.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,007 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».