[P2–474]: TOWARD DEVELOPING AND VALIDATING A NOVEL COGNITIVE FRAILTY INDEX
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is an important geriatric syndrome; so many efforts were done to measure and describe its properties, such as Frailty Index (FI), clinical frailty and phenotype frailty. However, the majority of them were developed based on physical components. A novel cognitive frailty index (CFI) was developed by modifying FI and adding several cognitive domains toward developing a more comprehensive assessment of frailty in elderly. Secondary analysis of the baseline cohort and five-year follow-up of the Canadian Study of Health and Aging (CSHA), a longitudinal observational cohort. Of 10263 participants who underwent a comprehensive intake assessment followed by 5-year; Clinical and neuropsychological assessment measures were available on 1105 people. CFI was defined as a combined score of 42 physical and mental components (in 8 cognitive domains) as they were available in the dataset. CFI was compared to FI that previously reported in this dataset. Cognitive score (measure by 3MS) at follow-up, dementia (Dementia defined with DSM-IV criteria), and survival were outcome. In multivariate logistic regression (Dementia as a binary outcome), linear regression (3MS as continuous variable) and Cox regression (5-year survival), CFI was independent and significant factor for three outcomes (P < 0.05). When both CFI and FI were included in the 3 multivariate analysis, only CFI was significant (P < 0.05); all models were adjusted for age and gender. CFI is strongly associated with cognitive changes over a five-year period. Participants with higher CFI score at baseline are at greater risk to develop dementia and higher probability of die within five years than their less impaired group. In contrast to previous approach (frailty index), CFI provide more robust and higher accuracy rate to predict outcomes.
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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».