Association of Preoperative Frailty and Postoperative Outcomes in Older Adults Undergoing Major Cardiac Procedures: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».