The prevalence and health consequences of frailty in a population-based older home care cohort: a comparison of different measures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluating different approaches to identifying frail home care clients at heightened risk for adverse health outcomes is an important but understudied area. Our objectives were to determine the prevalence and correlates of frailty (as operationally defined by three measures) in a home care cohort, the agreement between these measures, and their predictive validity for several outcomes assessed over one year. METHODS: We conducted a retrospective cohort study with linked population-based administrative and clinical (Resident Assessment Instrument [RAI]) data for all long-stay home care clients (aged 66+) assessed between April 2010-2013 in Ontario, Canada (n = 234,552). We examined two versions of a frailty index (FI), a full and modified FI, and the CHESS scale, compared their baseline characteristics and their predictive accuracy (by calculating the area under the ROC curve [AUC]) for death, long-term care (LTC) admission, and hospitalization endpoints in models adjusted for age, sex and comorbidity. RESULTS: Frailty prevalence varied by measure (19.5, 24.4 and 44.1 %, for full FI, modified FI and CHESS, respectively) and was similar among female and male clients. All three measures were associated with a significantly increased risk of death, LTC admission and hospitalization endpoints in adjusted analyses but their addition to base models resulted in modest improvement for most AUC estimates. There were significant differences between measures in predictive accuracy, with the full FI demonstrating a higher AUC for LTC admission and CHESS a higher AUC for hospitalization - although none of the measures performed well for the hospitalization endpoints. CONCLUSIONS: The different approaches to detecting vulnerability resulted in different estimates of frailty prevalence among home care clients in Ontario. Although all three measures were significant predictors of the health outcomes examined, the gains in predictive accuracy were often modest with the exception of the full FI in predicting LTC admission. Our findings provide some support for the clinical utility of a comprehensive FI measure and also illustrate that it is feasible to derive such a measure at the population level using routinely collected data. This may facilitate further research on frailty in this setting, including the development and evaluation of interventions for frailty.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».