Relationship Between Frailty and Respiratory Syncytial Virus Infection in Hospitalized Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study aimed to evaluate the impact of frailty on clinical outcomes and disease severity of respiratory syncytial virus (RSV) infection in older adults using data from the CIRN SOS Network (Serious Outcomes Surveillance Network; Canadian Immunization Research Network). Methods This cohort study used data from the CIRN SOS Network collected during the 2012–2013, 2013–2014, and 2014–2015 influenza seasons. Patients aged ≥50 years who were hospitalized for acute respiratory illness were tested for RSV by multiplex reverse transcription–polymerase chain reaction. The analysis focused on frailty to assess its association with RSV disease severity and clinical outcomes. Frailty was categorized as nonfrail, prefrail, and frail according to validated cutoffs based on baseline frailty index. Results Among 365 older adults hospitalized for RSV-related acute respiratory infections, most were classified as frail (61.1%), with fewer classified as prefrail (28.5%) or nonfrail (10.4%). Frailty was significantly associated with severe RSV outcomes, such as prolonged hospitalization and increased oxygen therapy requirements. Specifically, frail patients experienced longer hospitalizations and higher intensive care unit admission rates, with an odds ratio of 3.48 (95% CI, 1.30–9.12) for the association between frailty and severe disease. While RSV types A and B showed no significant differences in clinical outcomes, chronic obstructive pulmonary disease and chronic kidney disease emerged as factors associated with disease severity, alongside frailty. Conclusions Frailty is an important predictor of RSV severity in older adults and is associated with longer hospital stays and increased health care needs. This highlights the need to consider frailty in RSV vaccine and therapeutic trials and suggests the potential benefits of interventions and public health and programmatic messaging tailored to older adults living with frailty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».