Comparison of alternate scoring of variables on the performance of the frailty index
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The frailty index (FI) is used to measure the health status of ageing individuals. An FI is constructed as the proportion of deficits present in an individual out of the total number of age-related health variables considered. The purpose of this study was to systematically assess whether dichotomizing deficits included in an FI affects the information value of the whole index. METHODS: Secondary analysis of three population-based longitudinal studies of community dwelling individuals: Nova Scotia Health Survey (NSHS, n = 3227 aged 18+), Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE, n = 37546 aged 50+), and Yale Precipitating Events Project (Yale-PEP, n = 754 aged 70+). For each dataset, we constructed two FIs from baseline data using the deficit accumulation approach. In each dataset, both FIs included the same variables (23 in NSHS, 70 in SHARE, 33 in Yale-PEP). One FI was constructed with only dichotomous values (marking presence or absence of a deficit); in the other FI, as many variables as possible were coded as ordinal (graded severity of a deficit). Participants in each study were followed for different durations (NSHS: 10 years, SHARE: 5 years, Yale PEP: 12 years). RESULTS: Within each dataset, the difference in mean scores between the ordinal and dichotomous-only FIs ranged from 0 to 1.5 deficits. Their ability to predict mortality was identical; their absolute difference in area under the ROC curve ranged from 0.00 to 0.02, and their absolute difference between Cox Hazard Ratios ranged from 0.001 to 0.009. CONCLUSIONS: Analyses from three diverse datasets suggest that variables included in an FI can be coded either as dichotomous or ordinal, with negligible impact on the performance of the index in predicting mortality.
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 | 0,027 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».