Predictive performance of four frailty screening tools in community-dwelling elderly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study compares the performance of four frailty screening tools in predicting relevant adverse outcome (disability, institutionalization and mortality) in community-dwelling elderly. METHODS: Our study involved a secondary analysis of data from the FréLE cohort study. We focused on the following four frailty screening tools: the abbreviated Comprehensive Geriatric Assessment (aCGA), the Groningen Frailty Indicator (GFI), the Vulnerable Elders Survey-13 (VES-13) and the Fried scale. We used the Barberger-Gateau scale to assess disability. For comparison, we determined the capacity of these tools to predict the occurrence of disability, institutionalization or death using the receiver operating characteristic (ROC) curve. We also determined the threshold at which an optimal balance between sensitivity and specificity was reached. Odds ratios (ORs) were calculated to compare the risk of adverse outcome in the frail versus non-frail groups. RESULTS: In total, 1643 participants were included in the mortality analyses; 1224 participants were included in the analyses of the other outcomes (74.5% of the original sample). The mean age was 77.7 years, and 48.1% of the participants were women. The prevalence of frailty in this sample ranged from 15.0% (Fried) to 52.2% (VES-13). According to the Barberger-Gateau scale, 643 (52.5%) participants were fully independent; 392 (32.0%) were mildly disabled; 118 (9.6%) were moderately disabled; and 71 (5.8%) were severely disabled. The tool with the greatest sensitivity for predicting the occurrence of disability, mortality and institutionalization was VES-13, which showed sensitivities of 91.0%, 89.7% and 92.3%, respectively. The values for the area under the curve (AUC) of the four screening tools at the proposed cut-off points ranged from 0.63 to 0.75. The odds (univariate and multivariate analysis) of developing a disability were significantly greater among the elderly identified as being frail by all four tools. CONCLUSION: The multivariate analyses showed that the VES-13 may predict the occurrence of disability, mortality and institutionalization. However, the AUC analysis showed that even this tool did not have good discriminatory ability. These findings suggest that despite the high number of frailty screening tools described in the literature, there is still a need for a screening tool with high predictive performance.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 ».