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Enregistrement W4404585969 · doi:10.1308/rcsann.2024.0091

Frailty and body composition predict adverse outcomes after emergency general surgery admission: a multicentre observational cohort study

2024· article· en· W4404585969 sur OpenAlexaboutno aff
P May-Miller, A Darbyshire, Saqib Rahman, Philip H. Pucher, NJ Curtis, Malcolm West

Notice bibliographique

RevueAnnals of The Royal College of Surgeons of England · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcopeniaObservational studyLogistic regressionEmergency departmentPopulationOdds ratioCohort studyProspective cohort studyEmergency medicineAdverse effectInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Emergency surgical admissions represent the most unwell patients admitted to any hospital. Frailty and body composition independently identify risk of adverse outcomes but are seldom combined to predict outcomes in emergency patients. We aim to determine the relationships between frailty, body composition analyses (BCA) and mortality in an undifferentiated emergency general surgical patient population. Method A prospective, multicentre observational cohort study of patients admitted with emergency surgical pathology was conducted in eight hospitals. BCA were performed at L3 vertebrae using computed tomography images to quantify sarcopenia and myosteatosis. Sex-specific BCA cut-off values were determined by our previous study. Reported Edmonton Frail Scale (REFS) values ≥8 identified frailty. The primary outcomes were all-cause 30-day and 1-year mortality. Multivariable logistic regression was utilised to explore predictive relationships between frailty, BCA, mortality and independent discharge. Results A total of 194 patients were included; 24% were frail, 25% were sarcopenic and 23% myosteatotic. Some 61% of patients underwent an emergency laparotomy. Frail patients were more likely to be sarcopenic (20.4% vs 40.4%; p = 0.011) and myosteatotic (27.2% vs 51.1%; p = 0.004). Thirty-day and 1-year mortality was 5.2% and 15.5%, respectively; 30-day mortality was two times higher in the frail group (4.1% vs 8.5%; p = 0.414), and three times higher at 1 year (10.2% vs 31.9%; p = 0.001). Age (odds ratio [OR] 1.06; p = 0.001), sarcopenia (OR 2.88; p = 0.047) and frailty (OR 4.13; p = 0.001) were associated with 1-year mortality. Only 55.3% of frail patients were discharged home independently compared with 88.4% non-frail patients (p < 0.001). One-year mortality was greater in those with frailty and/or BCA abnormalities than in those without (28.8% vs 9.6%; p = 0.003). Conclusion Frailty, sarcopenia and myosteatosis contribute significantly to adverse outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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