Redefining the concept of the elderly burn patient: Analysis of a multicentre international dataset
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The elderly are highly vulnerable to major burn injuries. Typically, 'elderly' is accepted as ≥ 65 years of age. This cut-off is arbitrary, lacks a robust evidence base and is potentially damaging from a clinical-decision-making perspective. The study objective was to utilise a large international dataset of major burns to stratify mortality risk by age and objectively define 'elderly' patients with significantly higher risk of poor outcome. METHODS: We performed a sub-analysis of the RE-ENERGIZE clinical trial dataset. RE-ENERGIZE included 1200 patients admitted to 54 burn centres worldwide with 2nd and/or 3rd degree burns, who were expected to require skin grafting. In a first-of-its-kind age stratification study, we stratified major burns patients by five-year age intervals. Logistic regression and Cox proportional hazards analyses were performed with three-month mortality and time-to-discharge-alive (TTDA) as the primary and secondary outcomes. RESULTS: Three-month mortality was 15.41 %. Age was associated with three-month mortality upon multivariable logistic regression analysis (p = 0.000, OR=1.06, CI=1.05-1.08), independently of total burn surface area burned (TBSA%), Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) and Charlson Comorbidity Index (CCI). Age 80 + was independently associated with increased mortality and TTDA, when compared to all referent 5-year age groups (p ≤ 0.000-0.043). The Lethal Dose 50 (LD50) for the 80 + group was 20.5 %. CONCLUSIONS: We present a new threshold of risk stratification in patients with major burns; Patients ≥ 80 years have a significantly poorer outcome, irrespective of injury severity, resultant critical illness severity, and variables including comorbidities, which has implications for prognostication and management decisions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».