Transitions and Determinants of ICU-Acquired Frailty After Critical Illness: A Multicenter Cohort Study Using a Multistate Markov Model - 20/04/26

Doi : 10.1016/j.aicoj.2026.100070 
Tingting Wu a, b, c, 1, Yueqing Wei d, 1, Lan Shi e, f, Rongjin Lin a, b, , Hong Li g,
a Department of Nursing, the First Affiliated Hospital, Fujian Medical University, Fuzhou 350005, China 
b Department of Nursing, National Regional Medical Center, Binhai Campus of the First Affliated Hospital, Fujian Medical University, Fuzhou 350212, China 
c Cardiac Intensive Care Unit, the First Affiliated Hospital, Fujian Medical University, Fuzhou 350005, China 
d Respiratory Intensive Care Unit, Jinshan Campus of Fuzhou University Affiliated Provincial Hospital, Fuzhou 350008, China 
e Department of Intensive Care Medicine, Fujian Provincial Hospital, Fuzhou University Affiliated Provincial Hospital, Fuzhou 350001, China 
f Department of Nursing, Fujian Provincial Hospital, Fuzhou University Affiliated Provincial Hospital, Fuzhou 350001, China 
g School of Nursing, Fujian Medical University, Fuzhou 350122, China 

Corresponding author at: Department of nursing, the First Affliated Hospital, Fujian Medical University, No. 20 Chazhong Road, Taijiang District, Fuzhou, Fujian Province 350005, China. Department of nursing, the First Affliated Hospital Fujian Medical University No. 20 Chazhong Road, Taijiang District Fuzhou Fujian Province 350005 China ⁎⁎ Corresponding author at: School of Nursing, Fujian Medical University, No.1 Xuefu North Road, Minhou County, Fuzhou City, Fujian Province 35001, China. School of Nursing Fujian Medical University No.1 Xuefu North Road, Minhou County Fuzhou City Fujian Province 35001 China

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Sous presse. Manuscrit accepté. Disponible en ligne depuis le Monday 20 April 2026
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Abstract

Background

Preexisting frailty at ICU admission has been well investigated and linked to adverse outcomes, the continuum and determinants of new onset of frailty remain poorly characterized. This study aimed to estimate transition probabilities and intensities across non-frailty, frailty, and death after critical illness, and explore a set of potential variables associated with these transitions.

Methods

We conducted a multicenter prospective cohort study of ICU survivors, followed from ICU discharge to 6 months. Frailty was assessed with the Clinical Frailty Scale (CFS), with scores ≥5 defined as frail and <4 as non-frail. Multistate Markov models were used to estimate transition probabilities and intensities among three states: frailty, non-frailty, and death. Univariate and multivariable Markov models were used to identify predictors of state transitions.

Results

At follow-up, 66.1% of frail patients reversed to non-frail, 25.7% remained frail, and 8.2% died. Among those non-frails at baseline, 72.9% remained stable, 21.2% developed frailty, and 5.9% died. Recovery from frailty occurred more than three times as often as progression from non-frailty to frailty (transition intensity ratio, 3.12; 95% CI, 2.22–4.38). The transition from frailty to death was over twice as frequent as from non-frailty to death (ratio, 2.52; 95% CI, 0.39–16.37). Sepsis-related complications significantly increased the risk of frailty onset and mortality, whereas higher body mass index, muscle mass, handgrip strength, and phase angle consistently promoted recovery and survival. Older age, female sex, comorbidities, malnutrition, and prolonged ICU or hospital stay impaired recovery.

Conclusions

Frailty after critical illness is a dynamic and potentially reversible condition, with transitions shaped by sepsis-related complications, nutritional and muscular status, and patient vulnerability factors. Early post-ICU frailty assessment and targeted interventions addressing infection, nutrition, and physical function may facilitate recovery and improve survival in ICU survivors.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Frailty, Critical illness, Multistate markov model, Risk factor


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