Table_1_Effects of Frailty on Outcomes Following Surgery Among Patients With Hip Fractures: A Systematic Review and Meta-Analysis.docx
Notice bibliographique
Résumé
Background<p>Frailty is a syndrome of multisystem dysfunction in the elderly. The association between preoperative frailty and postoperative outcomes in patients with hip fractures is unclear. To address this issue, we performed a meta-analysis to determine the association of frailty with postoperative mortality, complications, and readmission in patients with hip fractures.</p>Methods<p>We searched PubMed, Web of Science, Embase, and The Cochrane Library for cohort studies of frailty associated with postoperative adverse events in patients with hip fractures from inception to November 6, 2021. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the quality of the included literature. Statistical analysis of meta-analysis was performed using Review Manager 5.3.</p>Results<p>Twelve retrospective cohort studies and seven prospective cohort studies involving a total of 62,132 patients met the inclusion criteria for this meta-analysis. Compared with non-frail patients, the pooled results showed that frailty was associated with patient in-hospital mortality (relative risk [RR] = 2.93; 95% confidence intervals [CI]: 2.56–3.34), 30-day mortality (RR = 2.85, 95%CI: 1.67–4.85) and total complications (RR = 1.79, 95%CI: 1.50–2.15). Subgroup analysis showed that the type of study design and frailty assessment tool had no significant effect on the results. Sensitivity analysis showed that the polled results of frailty predicted one-year mortality and 30-day readmission was unstable.</p>Conclusions<p>In this meta-analysis, we found that preoperative frailty may be associated with postoperative adverse events in patients with hip fractures, including in-hospital mortality, 30-day mortality, and postoperative complications.</p><p>Systematic Review Registration: PROSPERO, identifier: CRD42021287739.</p>
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,840 | 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 ».