Deciphering the Interplay of Frailty, Age, and Gender in Orthopedic Surgical Outcomes Among the Elderly: Insights From a Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: With India’s aging population on the rise, the prevalence of frailty among elderly patients undergoing major orthopedic surgeries presents a significant challenge for healthcare systems. Frailty, characterized by decreased physiological reserve and increased vulnerability to adverse health outcomes, necessitates a comprehensive approach to preoperative evaluation and care. This study aims to explore the correlation between frailty and socio-demographic variables, particularly age and gender, utilizing the Edmonton Frailty Scale (EFS) to assess frailty among elderly orthopedic surgery patients. Material and Methods: A prospective cohort study was conducted, encompassing 157 patients aged 60 years and above, undergoing major orthopedic procedures between June 2019 and June 2021. The EFS was employed to evaluate frailty, categorizing patients across a spectrum from ‘Not Frail’ to ‘Severe Frail’. Statistical analysis was performed to examine the relationship between frailty levels and socio-demographic variables. Results: The majority of participants were males (59.2%) in the age group of 60-65 years (63.7%). The distribution of frailty revealed 40.1% of patients as not frail, with a substantial proportion displaying varying degrees of frailty. A significant correlation was found between increased frailty severity and advancing age ( P < .001), while gender differences in frailty distribution suggested a higher predisposition towards severe frailty among females. Conclusion: The study underscores the high prevalence of frailty among elderly orthopedic patients and its significant association with age and gender. These findings highlight the necessity for frailty-informed preoperative assessments and interventions tailored to the specific needs of elderly patients. Incorporating frailty evaluations into clinical practice can enhance surgical outcomes and improve the quality of care for this vulnerable population.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».