The prevalence and trajectory of frailty in older surgical patients: A longitudinal multicentre cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a state of increased vulnerability and decreased physiological reserve, which can reduce one's capacity to cope with external stressors such as a major surgery. We aimed to (1) investigate the preoperative and postoperative prevalence of frailty in older surgical patients; and (2) evaluate preoperative risk factors associated with postoperative frailty. METHODS: This multicentre prospective study included 307 non-cardiac surgical patients aged ≥65 years. Clinical frailty was assessed online using the five-item FRAIL scale (Fatigue, Resistance, Ambulation, Illness, weight-Loss) preoperatively and postoperatively at 30, 90, and 180 days. Trajectories of FRAIL scores were assessed with linear mixed-effects models, stratified by preoperative frailty. Preoperative risk factors associated with frailty at 180 days were explored by logistic regression. RESULTS: Preoperatively, 36% of patients were robust, 52% were prefrail, and 12% were frail. Frail patients experienced a significant improvement in frailty by 90 and 180 days. Prefrail patients experienced a transient worsening of frailty level with subsequent improvement by 180 days. Robust patients experienced similar worsening in frailty but remained clinically robust, despite a small absolute difference in FRAIL score. Preoperative frailty and functional disability were both associated with greater odds of 180-day frailty (aOR 2.65, 95% CI [1.51, 4.97] and aOR 4.71, 95% CI [1.41, 15.65], respectively). CONCLUSIONS: The prevalence of preoperative prefrailty and frailty was high among older surgical patients. A high preoperative FRAIL score and severe functional disability were associated with greater odds of postoperative 180-day frailty. Preoperative frailty assessment can risk-stratify patients and inform postoperative targets. REGISTRATION: The trial was registered on www. CLINICALTRIALS: gov on April 7, 2021 (NCT04850833).
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».