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Enregistrement W4409023654 · doi:10.1093/jbcr/iraf019.200

571 Evaluating the Relationship Between BMI and Frailty in Older Adult Burn Patients

2025· article· en· W4409023654 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Bieterman, Amanda Soo Ping Chow, Caitlin Mehta, Dhaval Bhavsar, David J. Hill, Sara Higginson, Theresa L. Chin, Kathleen S Romanowski, Lauren Nosanov, Sam Miotke, Colette Galet, Tuan Le, Melissa M McLawhorn, Lauren T. Moffatt, Taryn E Travis, Jeffrey W. Shupp, Shawn Tejiram

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGerontologyEmergency medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Frailty refers to an age-related syndrome of functional and physiological decline that is characterized by heightened vulnerability to adverse health events. Previous literature has demonstrated the efficacy of frailty assessment among burn injured patients. There is a U-shaped association between body mass index (BMI) and frailty with both ends of the BMI spectrum representing higher risk for elevated frailty scores. BMI has previously been shown to have a significant impact on inpatient length of stay, adverse events, and mortality. Despite this, there is a paucity of literature evaluating the complex relationship between frailty and BMI in burn patients. In this study, we investigated the relationship between BMI and frailty scores and their effects on burn outcomes in a multicenter population of older adult burn patients. Methods Burn injured patients admitted to 12 burn centers from January 2017 to December 2019 who were 60 years and older were retrospectively reviewed. Demographics, injury characteristics, and clinical metrics were obtained. Frailty was assigned to patients using the Canadian Study of Health and Aging Clinical Frailty Scale (CSHA-CFS). BMI was used to stratify patients as underweight (UW; BMI< 18.5), non-obese (NO; BMI 18.5-24.9), overweight (OW; BMI 25-29.9), obese I (OI; BMI 30-34.9), obese II (OII; BMI 35-39.9), or obese III (OIII; BMI≥40). Outcomes evaluated included the number of operations per admission, length of stay (LOS), and in-hospital mortality. Data is presented as mean ± SD. Frailty score by BMI, LOS and mortality were examined by Kruskal-Wallis test. Results Of 1,632 older adult burn patients, 1,415 patients had BMI data and were included for study. Of these, 49 were UW, 413 NO, 475 OW, 278 OI, 105 OII, and 95 OIII. Mean age was 70±8.5 years, mean TBSA burn was 8.4±12.1%, and the mortality rate was 8.8%. Frailty score was higher in UW (4.7±1.1) compared to NW (4.1±1.4; p=0.03), OW (3.8±1.3; p< 0.0001), and OI (3.8±1.2; p=0.0001). Frailty in NW (4.1±1.4) was also higher compared to OW (3.8±1.3; p=0.01) and OI (3.8±1.2; p=0.04). Total operations, LOS, and mortality were not significantly affected by BMI classification. Conclusions Frailty scores were significantly higher in underweight patients compared to normal weight, overweight or obese burn patients. Differences in BMI did not affect the LOS, total operations or mortality. Applicability of Research to Practice Although the relationship of BMI and frailty remain complex, understanding the effect of BMI extremes like being underweight may help with determining frailty status. Funding for the Study N/A

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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