The MDS‐CHESS Scale: A New Measure to Predict Mortality in Institutionalized Older People
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 develop a scale predicting mortality and other adverse outcomes associated with frailty. DESIGN: Observational study based on Minimum Data Set (MDS) 2.0 and mortality data. SETTING: Ontario chronic hospitals. PARTICIPANTS: All chronic hospital patients (N = 28,495) assessed with the MDS 2.0 after mandatory implementation in July 1996 followed until May 1999. MEASUREMENTS: MDS 2.0 assessments done as part of normal practice mainly by registered nurses or multidisciplinary teams in a chronic hospital. Mortality data are available from the accompanying discharge tracking form. RESULTS: The MDS-Changes in Health, End-stage disease and Symptoms and Signs (CHESS) score is a composite measure addressing changes in health, end-stage disease, and symptoms and signs of medical problems. It is a strong predictor of mortality (P <.0001) independent of the effects of age, sex, activities of daily living impairment, cognition, and do-not-resuscitate orders. It is also strongly associated with physician activity, complex medical procedures, and pain (P <.001 for each dependent variable). CONCLUSIONS: The CHESS score provides a useful new MDS-based test to predict mortality and to measure instability in health as a clinical outcome.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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