Reliability of a Frailty Index Based on the Clinical Assessment of Health Deficits in Male C57BL/6J Mice
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the reliability of a newly developed clinical frailty index (FI) that measures frailty based on deficit accumulation in aging mice. FI scores were measured by two different raters independently in a large cohort (n = 233) of 343-430 day-old male C57BL/6J mice. Inter-rater reliability was evaluated with correlation coefficients, the kappa statistic, and intra-class correlation coefficients (ICC) in three separate groups of mice (n = 45, 50, and 138 mice/group) sequentially over 3 months. After each group was evaluated, descriptions of techniques used to identify health deficits were amended. Mice had comparable overall FI scores regardless of rater (0.213±0.002 vs 0.212±0.002; p = .802), although discordant measures declined as techniques were refined. Correlation coefficients (r (2) values) between raters improved throughout the study and mean kappa values increased (mean ± SEM; 0.621±0.018, 0.764±0.017, and 0.836±0.009 for groups 1, 2, and 3; p < .05). Values for intra-class correlation coefficient also improved from .51 (95% confidence interval = 0.11-.73) to .74 (0.54-0.85) and .77 (0.67-.83). FI scores increased over 3 months (p < .05), but did not differ between raters. These results show a high overall inter-rater reliability when the clinical FI tool is used to assess frailty in a large cohort of mice.
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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».