Development of a Medicare Health Outcomes Survey Deficit-Accumulation Frailty Index and Its Application to Older Patients With Newly Diagnosed Multiple Myeloma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To develop a frailty index using the Rockwood Accumulation of Deficits approach for the Medicare Health Outcomes Survey (MHOS) and apply it in a subset of older patients with newly diagnosed multiple myeloma. Methods Data from 2,692,361 patients without cancer, > 66 years of age, in SEER-MHOS linked databases between 1998 and 2009 were analyzed. A frailty index was constructed, resulting in a 25-item scale; cutoff values were created for individuals classified as frail. This frailty index was then applied to 305 patients with newly diagnosed myeloma in the database to predict overall survival. Results In the derivation cohort of patients without cancer, the median age was 74 years and the mean frailty index was 0.23 (standard deviation, 0.17). Among patients without cancer, each 10% increase in frailty index (approximately three to four more deficits) was associated with a 40% increased risk for death (adjusted hazard ratio, 1.397; 95% CI, 1.396 to 1.399; P < .001). In the cohort of patients with newly diagnosed myeloma, the median age was 76 years and the mean frailty index was 0.28 (standard deviation, 0.17). Each 10% increase in frailty index was associated with a 16% increased risk for death (adjusted hazard ratio, 1.159; 95% CI, 1.080 to 1.244; P < .001). Fifty-three percent of patients with multiple myeloma were considered frail. The estimated median overall survival of patients considered frail was 26.8 months, compared with 43.7 months ( P = .015) for those who were not. Conclusion The MHOS-based frailty index was prognostic for patients with multiple myeloma in predicting overall survival.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle