Association between frailty and hypoproteinaemia in older patients: meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Frailty and hypoproteinaemia are common in older individuals. Although there is evidence of a correlation between frailty and hypoproteinaemia, the relationship between frailty and hypoproteinaemia in hospitalized/critically ill and older community residents has not been clarified. Therefore, the aim of our meta-analysis was to evaluate the associations between frailty and hypoproteinaemia in different types of patients. METHODS: A systematic retrieval of articles published in the PubMed, Embase, Medline, Web of Science, Cochrane, Wanfang, and CNKI databases from their establishment to April 2024 was performed to search for studies on the associations between severity of frailty or prefrailty and hypoproteinaemia in older adults. The Newcastle‒Ottawa Scale and the Agency for Healthcare Research and Quality Scale were used to assess study quality. RESULTS: Twenty-two studies were included including 90,351 frail older people were included. Meta-analysis revealed an association between frailty or prefrailty and hypoproteinaemia (OR = 2.37, 95% CI: 1.47, 3.83; OR = 1.62, 95% CI: 1.23, 2.15), there was no significant difference in the risk of hypoproteinaemia between patients with severe frailty and those with low or moderate frailty (OR = 0.62, 95% CI:0.44, 0.87). The effect of frailty on the occurrence of hypoproteinaemia was more obvious in hospitalized patients/critically ill patients than in surgical patients (OR = 3.75, 95% CI: 2.36, 5.96), followed by older community residents (OR = 2.30, 95% CI: 1.18, 4.49). CONCLUSION: Frailty is associated with hypoproteinaemia in surgical patients, hospitalized older patients and older community residents. Future studies should focus on the benefits of albumin supplementation in preventing or alleviating frailty and related outcomes in the future.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».