Mortality prediction of 35 frailty scores in a 7-years follow-up study in elderly general population
Notice bibliographique
Résumé
Background Frailty is a state of vulnerability in elderly people, which is associated with a higher risk of mortality. Many frailty scores (FS) have been developed, but none of them is considered the gold standard. We aimed to compare the predictive ability of a list of FS with regard to total mortality in a general population sample of elderly in England. Methods We performed a prospective analysis of the association between 35 FS calculated in wave 2 of the English Longitudinal Study of Ageing (2004-2005) and all-cause mortality assessed up to 2012. The 35 FS were rescaled to the range 0 (no frailty) to 1 (frailty). Hazard ratios (HR) and corresponding 95% confidence intervals (95% CI) were calculated for each FS using Cox proportional hazards model. The added discriminative ability was studied with Harrell’s C statistic (HC) as well as the net reclassification index (NRI). Results Data from 5,294 participants (44.9% men) were analysed. The mean age was 71.2 (SD: ± 8.0) years. The prevalence of cardiovascular disease and cancer was 13.7% and 9.3% respectively. The median follow-up was 7.1 years and the mortality rate was 326/10,000 person-years, with an overall number of 1144 deaths out of the 5,294 participants. In fully adjusted models with socio-demographic, lifestyle and comorbidity items, HR ranged from: 9.3 (95% CI: 5.6; 15.4) to 1.5 (95% CI: 1.0; 2.2). Delta HC ranged from 1.2% (95% CI: 0.7; 1.6) to 0% (95% CI: -0.1; 0.1) of improvement. The continuous NRI ranged from 0.02 (0.012; 0.029) to 0 (0; 0.002). Conclusions There is high variability in the association between FS and 7-year mortality. The FS most strongly related to mortality were the G8-Geriatric Screening Tool and the Edmonton Frail Scale. Although all FS show associations with mortality, their added discriminative ability seems modest. Our results will help to guide clinicians, researchers and public health practitioners in choosing the most informative instrument. Key messages: While some FS are very strong predictors of all-cause mortality, however there is large variation between different instruments widely used in the literature Although the mortality prediction of some frailty scores is high, their ability to separate participants who die or survive within a full-adjusted model is limited
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».