Validation of a Claims-Based Frailty Index Against Physical Performance and Adverse Health Outcomes in the Health and Retirement Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A claims-based frailty index (CFI) was developed based on a deficit-accumulation approach using self-reported health information. This study aimed to independently validate the CFI against physical performance and adverse health outcomes. METHODS: This retrospective cohort study included 3,642 community-dwelling older adults who had at least 1 health care encounter in the year prior to assessments of physical performance in the 2008 Health and Retirement Study wave. A CFI was estimated from Medicare claims data in the past year. Gait speed, grip strength, and the 2-year risk of death, institutionalization, disability, hospitalization, and prolonged (>30 days) skilled nursing facility (SNF) stay were evaluated for CFI categories (robust: <0.15, prefrail: 0.15-0.24, mildly frail: 0.25-0.34, moderate-to-severely frail: ≥0.35). RESULTS: The prevalence of robust, prefrail, mildly frail, and moderate-to-severely frail state was 52.7%, 38.0%, 7.1%, and 2.2%, respectively. Individuals with higher CFI had lower mean gait speed (moderate-to-severely frail vs robust: 0.39 vs 0.78 m/s) and weaker grip strength (19.8 vs 28.5 kg). Higher CFI was associated with death (moderate-to-severely frail vs robust: 46% vs 7%), institutionalization (21% vs 5%), activity of daily living disability (33% vs 9%), instrumental activity of daily living disability (100% vs 22%), hospitalization (79% vs 23%), and prolonged SNF stay (17% vs 2%). The odds ratios per 1-SD (=0.07) difference in CFI were 1.46-2.06 for these outcomes, which remained statistically significant after adjustment for age, sex, and a comorbidity index. CONCLUSION: The CFI is useful to identify individuals with poor physical function and at greater risks of adverse health outcomes in Medicare data.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».