Operationalizing a Frailty Index from a Standardized Comprehensive Geriatric Assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To construct and validate a frailty index (FI) that is clinically sensible and practical for geriatricians by basing it on a routinely used comprehensive geriatric assessment (CGA) instrument. DESIGN: Secondary analysis of a 3-month randomized, controlled trial of a specialized mobile geriatric assessment team. SETTING: Rural Nova Scotia. Participants were seen in their homes. PARTICIPANTS: Frail older adults, of whom 92 were in the intervention group and 77 in the control group. MEASUREMENTS: A standard CGA form that accounts for impairment, disability, and comorbidity burden was scored and summed as a frailty index (FI-CGA). The FI-GCA was stratified to describe three levels of frailty. Patients were followed for up to 12 months to determine how well the index predicted adverse outcomes (institutionalization or mortality, whichever came first). RESULTS: The three levels of frailty were mild (FI-CGA 0-7), moderate (FI-CGA 7-13), and severe (FI-CGA>13). Demographic and social traits were similar across groups, but greater frailty was associated with worse function (r=0.55) and mental status (r=0.33). Those with moderate and severe frailty had a greater risk of adverse outcomes than those with mild frailty (unadjusted hazard ratio=1.9 and 5.5, respectively). There was no difference between frailty groups in mean 3-month goal-attainment scaling scores. Intrarater reliability was 0.95. CONCLUSION: The FI-CGA is a valid, reliable, and sensible clinical measure of frailty that permits risk stratification of future adverse outcomes.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle