The modified 5-item frailty index in total hip arthroplasty patients: a retrospective cohort from a low-middle income country
Notice bibliographique
Résumé
Total hip arthroplasty (THA) is increasing in low- and middle-income countries (LMICs) due to rising rates of hip fractures and an aging population. Identifying frail patients at risk for postoperative complications is vital for improving outcomes. This study examines the utility of the Modified 5-Item Frailty Index (mFI-5) in predicting 30-day morbidity and mortality in THA patients in resource-limited settings, where other models like the Elixhauser Comorbidity Measure (ECM) and Charlson Comorbidity Index (CCI) may be impractical due to data constraints. This retrospective cohort study included 498 patients undergoing THA at tertiary-care hospital between January 2014 and December 2019. Patients were stratified based on their mFI-5 scores (≤ 1 vs. > 1). Postoperative complications, length of stay, and mortality were compared between groups. Multivariable logistic regression was used to assess outcomes. Of the 498 patients, 62.8% had an mFI-5 score ≤ 1, and 37.2% had a score > 1. Complication rates were higher in the mFI-5 > 1 group (17.8%) versus the ≤ 1 group (9.6%). After adjusting for covariates, patients with mFI-5 > 1 had a 97% higher likelihood of complications (aOR = 1.97, 95% CI 1.06–3.70). Each additional hospital day increased complication risk by 13% (aOR = 1.13, 95% CI: 1.05–1.21). The mFI-5 is a practical, efficient tool for predicting postoperative complications in THA patients, particularly in resource-limited environments. Its use in LMICs could improve preoperative planning, reduce complications, and provide better outcome estimates for patients and healthcare providers. Given the growing geriatric population, integrating the mFI-5 into routine THA planning could enhance patient care and resource allocation. Further research is needed to validate its use across larger datasets. Aim This study investigates the utility of the mFI-5 as a reliable predictive tool for post-operative outcomes in patients undergoing THA in resource-limited settings. We hypothesize that mFI-5 can effectively stratify surgical risks, allowing for better perioperative planning in environments with constrained resources. Findings The mFI-5 proved to be a reliable predictor of postoperative complications and length of stay (LOS) in patients undergoing THA. Higher mFI-5 scores were significantly associated with increased risks of infections, dislocations, and extended hospital stays, indicating its usefulness in identifying high-risk patients. Message Implementing mFI-5 in resource limited settings can enhance perioperative decision-making, improve patient outcomes, and reduce the financial burden on patients and healthcare systems in low- and middle-income countries (LMICs).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».