Which frailty score in cardiac surgery patients?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frailty assessment for risk prediction is suggested in elderly patients undergoing cardiac surgery. We aimed to compare five different frailty tests. Methods: Relation of Edmonton Frailty Score (EFS), Fried Frailty Phenotype (FFP), FRAIL (Fatigue, Resistance, Ambulation, Illness, and Loss of weight), Katz and hand grip strength (HGS) tests to each other, postoperative outcomes and mortality rates were evaluated prospectively in 140 consecutive patients aged ≥65 years. Results: The median follow-up period was 880.5 (range, 0 to 1,237) days with higher EFS and FFP scores in non-survivors (p<0.05). Patients with any complication had higher EFS (p=0.002), FFP (p=0.004) and FRAIL (p=0,006) scores. Compared to non-frail patients, frail patients' NYHA capacity, EuroSCORE II and STS mortality risks were higher; hemoglobin values and HGS were lower with EFS, FFP, and FRAIL tests. Frail patients' hospitalization periods with EFS (p=0.003) and intensive care unit stay with FFP (p=0.029) were longer. No mortality was observed in non-frail patients according to the FFP test. The Kaplan-Meier (KM) log-rank survival curves showed significant differences in favor of non-frail subgroups according to EFS, FFP and HGS tests (p<0.05). Relative risks for mortality in frail and pre-frail patients were between 0.9 and 4. The FFP was the most sensitive test (area under curve=0.721). There was discordance rather than concordance among five different tests (Kappa <0.411). Conclusion: For patients aged ≥65 years undergoing heart surgery the FFP can be used safely to determine non-frail patients. Although the EFS seems to be promising to identify frail patients, further large-scale studies using various tests are needed to predict an optimal cut-off value for this patient population.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».