Clinical implications of frailty in hospitalized patients with pulmonary arterial hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Frailty is associated with increased morbidity and mortality in chronic lung disease, but its prognosis has not been evaluated in pulmonary arterial hypertension (PAH). This study aimed to assess: (1) impact of frailty on hospital length of stay (LOS) and health-care utilization in PAH; (2) association of frailty with 1-year post-discharge outcomes. Methods Retrospective, single-centered cohort study of consecutive PAH patients admitted non-electively (January 2009-December 2018), predominantly for right heart failure (57%). Frailty was defined as ≥ 0.25 using a cumulative deficits frailty index. Disease characteristics, hospital factors, and mortality were compared using univariate analysis and multivariable regression, adjusting for age and sex. Results 44/96 (46%) PAH patients were frail. Frailty was associated with older age, greater comorbidities, and lower six-minute walk distance pre-admission ( p < 0.05). Frail patients had a longer hospital LOS (4 days 95% (0.4–6.3), p = 0.04) and were more likely to receive social work consultation (36% vs 13%, p = 0.01), independent of age and sex. There were no adjusted differences (frail vs non-frail) in hospital mortality (OR:1.01 95% (0.28–3.72) or 12-months mortality post-discharge (HR:1.26 95% (0.48–3.29). Conclusion Frailty was associated with greater hospital LOS and interdisciplinary support, but not 1-year mortality. Future studies should explore whether alternative frailty models may be more informative of longer-term PAH outcomes.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».