Impact of frailty on mortality, hospitalization, cardiovascular events, and complications in patients with diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Several studies have focused on the impact of frailty on the health outcomes of individuals with diabetes mellitus (DM). This meta-analysis aims to systematically synthesize the existing evidence on frailty and its association with mortality, hospitalizations, cardiovascular diseases, and diabetic complications in DM. Methods A comprehensive search in PubMed, Embase, and SCOPUS was carried out to identify relevant studies assessing the impact of frailty on mortality, hospitalizations, complications, and cardiovascular events in individuals with DM. The quality of the included studies was evaluated using the New Castle Ottawa Scale. Results From the 22 studies included, our meta-analysis revealed significant associations between frailty and adverse outcomes in individuals with DM. The pooled hazard ratios for mortality and frailty showed a substantial effect size of 1.84 (95% CI 1.46–2.31). Similarly, the odds ratio for hospitalization and frailty demonstrated a significant risk with an effect size of 1.63 (95% CI 1.50–1.78). In addition, frailty was associated with an increased risk of developing diabetic nephropathy (HR, 3.17; 95% CI 1.16–8.68) and diabetic retinopathy (HR, 1.94; 95% CI 0.80–4.71). Conclusion Our results show a consistent link between frailty and increased mortality, heightened hospitalization rates, and higher risks of cardiovascular disease, diabetic nephropathy, and diabetic retinopathy for patients with DM. PROSPERO Registration Number: CRD42023485166
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».