Using an accumulation of deficits approach to measure frailty in a population of home care users with intellectual and developmental disabilities: an analytical descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aging population of adults with intellectual and developmental disabilities (IDD) is growing. In the general aging population, frailty is commonly used to predict adverse health outcomes, including hospital use, death, and admission to long-term care. However, existing frailty measures are less appropriate for aging persons with IDD, given their pre-existing conditions and limitations. An accumulation of deficits approach, which is now widely used to describe frailty in the general population, may be more suitable for persons with IDD. Frailty measures specific to persons with IDD have not been widely studied. METHODS: Using pre-determined criteria, a frailty index (FI) specific to persons with IDD was developed based on items in the Resident Assessment Instrument - Home Care (RAI-HC), and using the assessments of 7,863 individuals with IDD in Ontario (aged 18-99 years) admitted to home care between April 1(st), 2006 and March 31(st), 2014. FI scores were derived by dividing deficits present by deficits measured, and categorized into meaningful strata using stratum-specific likelihood ratios. A multinomial logistic regression model identified associations between frailty and individual characteristics. RESULTS: The resulting FI is comprised of 42 deficits across five domains (physiological, psychological, cognitive, social and service use). The mean FI score was 0.22 (SD = 0.13), equivalent to 9 deficits. Over half of the cohort was non-frail (FI score < 0.21), while the remaining were either pre-frail (21 %, FI score between 0.21 and 0.30) or frail (27 %, FI score > 0.30). Controlling for individual characteristics, women were more likely to be frail compared to men (OR = 1.39, 95 % CI: 1.23-1.56). Individuals who were frail were significantly more likely to have a caregiver who was unable to continuing caring (OR = 1.86, 95 % CI: 1.55-2.22) or feeling distressed (OR = 1.54, 95 % CI: 1.30-1.83). Living with a family members was significantly protective of frailty (OR = 0.35, 95 % CI: 0.29-0.41), compared to living alone. CONCLUSIONS: Using the FI to identify frailty in adults with IDD is feasible and can be incorporated into existing home care assessments. This could offer case managers assistance in identifying at-risk individuals. Future analyses should evaluate this measure's ability to predict future adverse outcomes.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».