The Impact of Frailty Indices on Predicting Complications and Functional Recovery in Proximal Humerus Fractures: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: This retrospective cohort study aimed to evaluate the predictive validity of four frailty indices—Modified Frailty Index-5 (mFI-5), Edmonton Frail Scale (EFS), Clinical Frailty Scale (CFS), and Trauma-Specific Frailty Index (TSFI)—in forecasting postoperative complications and functional outcomes in elderly patients with proximal humerus fractures (PHFs) treated either surgically or conservatively. Materials and Methods: A total of 244 patients aged ≥60 years with PHFs treated at Erzurum Hospital between January 2018 and January 2023 were included. Patients were categorized into surgical (n = 110) and conservative (n = 134) groups. Surgical procedures included open reduction and internal fixation (n = 88), hemiarthroplasty (n = 10), and reverse shoulder arthroplasty (n = 12). Frailty was retrospectively assessed using mFI-5, EFS, CFS, and TSFI based on 24-month follow-up data. Outcomes included complications, reoperations, rehospitalizations, and functional results measured by the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) score. Results: The overall complication rate was 13.1%, with nonunion being the most common. Reoperation and rehospitalization rates were 10.6% and 20%, respectively. The mean ASES score was 71.3 ± 15.2, with 60% of patients achieving good or excellent outcomes. Frailty scores, particularly mFI-5 and EFS, were significantly higher in the conservatively treated group compared to the surgical group (p < 0.01). Across both treatment modalities, patients with higher frailty scores had significantly increased complication rates; however, this effect was more pronounced in the surgical group. Multivariate logistic regression revealed that mFI-5 significantly predicted complications, reoperations, and rehospitalizations (p < 0.001). EFS was associated with reoperation risk (p = 0.018), while CFS and TSFI were not significantly correlated with any of the outcomes. Conclusions: Among the evaluated indices, mFI-5 showed the strongest predictive accuracy for adverse outcomes in elderly PHF patients. Notably, the negative impact of frailty was more evident among surgically treated patients. Routine frailty assessment may facilitate better risk stratification and individualized treatment planning in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».