Frailty as a Predictor of Death or New Disability After Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the accuracy of the modified Fried Index (mFI) and the Clinical Frailty Scale (CFS) to predict death or patient-reported new disability 90 days after major elective surgery. BACKGROUND: The association of frailty with patient-reported outcomes, and comparisons between preoperative frailty instruments are poorly described. METHODS: This was a prospective multicenter cohort study. We determined frailty status in individuals ≥65 years having elective noncardiac surgery using the mFI and CFS. Outcomes included death or patient-reported new disability (primary); safety incidents, length of stay (LOS), and institutional discharge (secondary); ease of use, usefulness, benefit, clinical importance, and feasibility (tertiary). We measured the adjusted association of frailty with outcomes using regression analysis and compared true positive and false positive rates (TPR/FPR). RESULTS: Of 702 participants, 645 had complete follow up. The CFS identified 297 (42.3%) with frailty, the mFI 257 (36.6%); 72 (11.1%) died or experienced a new disability. Frailty was significantly associated with the primary outcome (CFS adjusted odds ratio, OR, 2.51, 95% confidence interval, CI, 1.50-4.21; mFI adjusted-OR 2.60, 95% CI 1.57-4.31). TPR and FPR were not significantly different between instruments. Frailty was the only significant predictor of death or new disability in a multivariable analysis. Need for institutional discharge, costs and LOS were significantly increased in individuals with frailty. The CFS was easier to use, required less time and had less missing data. CONCLUSIONS: Older people with frailty are significantly more likely to die or experience a new patient-reported disability after surgery. Clinicians performing frailty assessments before surgery should consider the CFS over the mFI as accuracy was similar, but ease of use and feasibility were higher.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».