Impact of frailty on the effectiveness of intervention to reduce adverse outcomes in heart failure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Heart failure (HF) is a leading cause of hospital readmission and mortality, particularly among frail older adults. This study evaluates the impact of physical, cognitive, and social frailty on the effectiveness of a disease management program (DMP) in reducing hospital readmission and mortality in HF. Methods A total of 1,070 HF patients from six Australian hospitals (2014–2017) were included. Frailty was assessed using validated tools: Fried Phenotype (physical frailty), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (cognitive frailty), and Makizako’s questionnaire (social frailty). Patients were stratified into usual care (n=636) or DMP (n=434). Primary and secondary outcomes were all-cause readmission or death at 1-month and 3-month post-discharge. Multivariable logistic regression models adjusted for confounders evaluated associations. Results All three frailty domains independently predicted higher readmission and mortality at 1-month and 3-month follow-ups. Physical frailty increased risk by 1.69 times (95% CI: 1.02–2.80), cognitive frailty by 2.03 times (95% CI: 1.48–2.77), and social frailty by 2.07 times (95% CI: 1.41–3.02). The effectiveness of the DMP was greater for HF patients with either physical or cognitive frailty and appeared to be greatest for those with both physical and cognitive frailty. Presence of social frailty did not modify the effectiveness of the DMP. Conclusion Presence of frailty predicts worse post-discharge outcomes in HF and may determine how HF patients respond to a DMP. Screening for physical and cognitive frailty in HF patients before implementation of a DMP may allow personalized plans to maximize the effects of the DMP.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».