Correlates of frailty phenotype and frailty index and their associations with clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Frailty is a predictor of adverse health outcomes and can be measured across the life course, including among people living with HIV. The purpose of this study was to examine two commonly used measures of frailty - the frailty index (FI) and frailty phenotype - to assess common characteristics and to describe associations with multimorbidity, falls, and disability in people aging with HIV. METHODS: This was a cross-sectional observational study including 482 consecutive HIV-infected patients (mean age 53.9 ± SD 6.9 years; 75% male) attending the multidisciplinary metabolic clinic at the University of Modena, Italy. Frailty was measured with the frailty phenotype and a 37-item FI. RESULTS: The mean FI score was 0.28±0.1 and frailty phenotype categories were: 3.1% frail, 51.9% pre-frail, and 45% robust. The duration of antiretroviral therapy was significantly different across levels of frailty as measured by both frailty tools (P < 0.01), but the nadir CD4 count was only significant for the FI (P = 0.01); current CD4 count was not significantly different across frailty levels using either tool. Both frailty measures were associated with multimorbidity; the FI was associated with Instrumental Activities of Daily Living impairment and falls history, whereas the frailty phenotype was not. CONCLUSIONS: The frailty phenotype and the FI demonstrated similar characteristics in patients at a tertiary-level HIV clinic. The FI had a stronger association with age, nadir CD4 count, comorbidities, falls, and disability. Integrating frailty assessments in clinical practice will be crucial for the development of interventions in age-related conditions, including disability and falls, in older persons living with HIV.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».