The Benefits of a Frailty Index for People With Intellectual Disability: A Commentary
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A frailty index is a quantitative measure of frailty, based on the nonspecific accumulation of deficits. In the general population the frailty index strongly predicts death and deterioration of independence and health. Few studies focus on frailty in people with intellectual disabilities (ID). However, because of the increasing longevity of people with ID, frailty will become a major healthcare challenge in this population. Here we argue the benefits of using a frailty index to measure frailty in people with ID, as it was suggested that this tool would lead to flawed results in this specific population. Most important, as the exact content of the frailty index is relatively free, the frailty index can include problems that are often present in the ID population, as well as use diagnostic questionnaires that have been validated in people with ID. In addition, as the frailty index is designed using a well‐evaluated standardized procedure, results can be compared to the general population. The frailty index is applicable to the ID population and predicts negative health outcomes, making it a useful instrument for policy and research. However, further research on its clinical applicability is required.
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 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 | 0,024 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,049 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».