A frailty index based on laboratory deficits in community-dwelling men predicted their risk of adverse health outcomes
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».