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Enregistrement W7117140594 · doi:10.1213/ane.0000000000007887

Association of Preoperative Frailty and Postoperative Outcomes in Older Adults Undergoing Major Cardiac Procedures: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· article· en· W7117140594 sur OpenAlexaff
Vetri Thangavelu, Ojas Bhatia, Anushka Hasija, Nethmi Rajapakse, Ellene Yan, Aparna Saripella, Marina Englesakis, Frances Chung

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerioperativeMEDLINEIdentification (biology)Adverse effectResource useFrailty IndexAssociation (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frailty, characterized by reduced physiological resilience, is a pivotal risk factor in older adults undergoing major cardiac procedures. Although previous analyses have linked frailty to adverse surgical outcomes, knowledge gaps persist due to methodological inconsistency across frailty tools and limited synthesis of complications such as delirium, infection, and renal dysfunction. The objective of this systematic review and meta-analysis is to determine the prevalence of preoperative frailty in older adults undergoing major cardiac procedures, and assess its association with postoperative outcomes, including cardiac, respiratory, renal, infectious, stroke, and bleeding complications, postoperative delirium, hospital and intensive care unit (ICU) length of stay, nonhome discharge, hospital readmission, and both 30-day and 1-year mortality. METHODS: A prespecified protocol was registered with PROSPERO (CRD#42024574916), following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. MEDLINE, Embase, and Cochrane databases were searched for English-language studies of patients undergoing major cardiac procedures, including coronary artery bypass grafting (CABG), aortic or mitral valve replacement or repair, transcatheter aortic valve replacement (TAVR), or combined procedures. Validated frailty instruments (eg, Fried Frailty Phenotype, Clinical Frailty Scale) were required to determine preoperative frailty, along with reporting at least 1 postoperative outcome. Noncardiac surgeries, minor procedures, case reports, and reviews were excluded. Random-effects meta-analyses generated odds ratio (OR) or standardized mean difference (SMD) values with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: Nineteen studies (n = 11,667; mean ± SD age 71.9 ± 8.1 years, 28% female) met inclusion criteria, spanning North America, Europe, Asia, and Oceania. The overall prevalence of preoperative frailty was 16.8%. Frailty was significantly associated with delirium (OR, 4.11; 95% confidence interval [CI], 2.00-8.45; P <.001), infection (OR, 3.72; 95% CI, 2.27-6.12; P <.001), renal complications (OR, 2.72; 95% CI, 2.05-3.60; P <.001), and extended hospital (SMD, 0.69 ; 95% CI, 0.35-1.02; P <.001) and ICU (SMD, 0.72; 95% CI, 0.51-0.94; P <.001) stays. Frailty increased the odds of 30-day (OR, 3.58; 95% CI, 2.16-5.93; P <.001) and 1-year (OR, 2.25; 95% CI, 1.56-3.25; P <.001) mortality. CONCLUSIONS: Frailty affects nearly 1 in 5 older adults requiring major cardiac procedures. Frailty was significantly associated with adverse postoperative outcomes, including delirium, infections, renal complications, extended length of stay, and mortality. As frailty is potentially modifiable, targeted strategies-such as prehabilitation, nutritional optimization, and enhanced perioperative monitoring-may improve outcomes. Incorporating routine frailty screening into standard preoperative practice allows for earlier identification of high-risk patients, efficient resource allocation, and perioperative care planning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,039
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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