Development of a Frailty Index for Patients with Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To construct a brief frailty index for older patients with coronary artery disease (CAD) undergoing coronary angiography that includes physical, cognitive, and psychosocial criteria and accurately predicts future disability and decline in health-related quality of life (HRQL). DESIGN: Prospective cohort. SETTING: An urban tertiary care hospital in Alberta, Canada. PARTICIPANTS: Three hundred seventy-four patients aged 60 and older (73% male) undergoing cardiac catheterization for CAD between October 2003 and May 2007. MEASUREMENTS: Potential frailty criteria examined at baseline (before the procedure) included measures of balance, gait speed, cognition, self-reported health, body mass index (BMI), depressive symptoms, and living alone. The outcomes assessed over 1 year were dependency in activities of daily living (ADLs) and HRQL. RESULTS: The five best-fitting criteria from regression analyses for ADL decline were poor balance (risk ratio (RR)=2.4, 95% confidence interval (CI)=1.4–4.0), abnormal BMI (RR=1.8, 95% CI=1.1–3.0), impaired Trail-Making Test Part B performance (RR=2.3, 95% CI=1.3–4.2), depressive symptoms (RR=1.8, 95% CI=1.1–3.1), and living alone (RR=2.2, 95% CI=1.3–3.8). Using the five criteria as separate variables or as a summary frailty index yielded identical areas under the receiver operating characteristic curve (0.76, 95% CI=0.66–0.84). Patients with three or more criteria (vs none) were at statistically significant greater risk for increased disability (RR=10.4, 95% CI=4.4–24.2) and decreased HRQL (RR=4.2, 95% CI=2.3–7.4) after 1 year. CONCLUSION: This brief frailty index including physical, cognitive, and psychosocial criteria was predictive of increased disability and decreased HRQL at 1 year in older patients with CAD undergoing angiography. This index may have applications for clinicians and researchers but requires further validation.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».