Clinical Frailty Scale in an Acute Medicine Unit: a Simple Tool That Predicts Length of Stay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is characterized by increased vulnerability to external stressors. When frail older adults are admitted to hospital, they are at increased risk of adverse events including falls, delirium, and disability. The Clinical Frailty Scale (CFS) is a practical and efficient tool for assessing frailty; however, its ability to predict outcomes has not been well studied within the acute medical service. OBJECTIVE: To examine the CFS in elderly patients admitted to the acute medical ward and its association with length of stay. DESIGN: Prospective cohort study in an acute care university hospital in London, Ontario, Canada, involving 75 patients over age 65, admitted to the general internal medicine clinical teaching units (CTU). MEASUREMENTS: Patient demographics were collected through chart review, and CFS score was assigned to each patient after brief clinician assessment. The CFS ranges from 1 (very fit) to 9 (terminally ill) based on descriptors and pictographs of activity and functional status. The CFS was collapsed into three categories: non-frail (CFS 1-4), mild-to-moderately frail (CFS 5-6), and severely frail (CFS 7-8). Outcomes of length of stay and 90-day readmission were gathered through the LHSC electronic patient record. RESULTS: Severe frailty was associated with longer lengths of stay (Mean = 12.6 ± 12.7 days) compared to mild-to-moderate frailty (mean = 11.2 ± 10.8 days), and non-frailty (mean = 4.1 ± 2.1 days, p = .014). This finding was significant after adjusting for age, sex, and number of medications. Participants with higher frailty scores showed higher readmission rates when compared with those with no frailty (31.2% for severely frail, vs. 34.2% for mild-to-moderately frail vs. 19% for non-frail) although there was no significant difference in the adjusted analysis. CONCLUSION: The CFS helped identify patients that are more likely to have prolonged hospital stays on the acute medical ward. The CFS is an easy to use tool which can detect older adults at high risk of complicated course and longer stay. Objective early identification of seniors with frailty in acute care units can help to target interventions to prevent complications and to implement effective discharge planning in high risk older adults.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».