MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2336180005 · doi:10.1093/ageing/afw054

A frailty index based on laboratory deficits in community-dwelling men predicted their risk of adverse health outcomes

2016· article· en· W2336180005 sur OpenAlexafffund
Joanna M. Blodgett, Olga Theou, Susan E. Howlett, Frederick C. W. Wu, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesQEII FoundationHealth Sciences Centre Foundation
Mots-clésMedicineAdverse effectInstitutionalisationGerontologyEmergency medicineBlood pressurePhysical therapyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: abnormal laboratory test results accumulate with age and can be common in people with few clinically detectable health deficits. A frailty index (FI) based entirely on common physiological and laboratory tests (FI-Lab) might offer pragmatic and scientific advantages compared with a clinical FI (FI-Clin). OBJECTIVES: to compare the FI-Lab with the FI-Clin and to assess their individual and combined relationships with mortality and other adverse health outcomes. DESIGN AND SUBJECTS: secondary analysis of the eight-centre, longitudinal European Male Ageing Study (EMAS) of community-dwelling men aged 40-79 at baseline. Follow-up assessment occurred 4.4 ± 0.3 (mean ± SD) years later. METHODS: we constructed a 23-item FI using common laboratory tests, blood pressure and pulse (FI-Lab), compared it with a previously validated 39-item FI using self-report and performance-based measures (FI-Clin) and finally combined both FIs to create a 62-item FI-Combined. Outcomes were all-cause mortality, institutionalisation, doctor visits, medication use, self-reported health, falls and fractures. RESULTS: the mean FI-Lab score was 0.28 ± 0.11, the FI-Clin was 0.13 ± 0.11 and FI-Combined was 0.19 ± 0.09. Age-adjusted models demonstrated that each FI was associated with mortality [HR (CI) FI-Lab: 1.04 (1.03-1.06); FI-Clin: 1.05 (1.04-1.06); FI-Combined: 1.07 (1.06-1.09)], institutionalisation, doctor visits, medication use, self-reported health and falls. Combined in a model with FI-Clin, the FI-Lab remained independently associated with mortality, institutionalisation, doctor visits, medication use and self-reported health. CONCLUSIONS: the FI-Lab detected an increased risk of adverse health outcomes alone and in combination with a clinical FI; further evaluation of the feasibility of the FI-Lab as a frailty screening tool within hospital care settings is needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations145
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAge and AgeingMême sujetFrailty in Older AdultsTravaux en français237 207