Evaluation of clinical frailty screening in geriatric acute care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While frailty status is an attractive risk stratification tool, the evaluation of frailty in acute care can be challenging as some inpatients are unable to complete performance-based tests as part of frailty assessment and some tools may lack discriminative ability and categorize majority of cohorts as "frail". In this study, we evaluated the feasibility of frailty screening with the simple clinical frailty scale (CFS) by different clinicians, and its association with mortality and rehospitalization in a geriatric acute care setting. METHODS: This study took place in Geriatric Medicine Department of a General Hospital in Singapore. We analysed records of 314 inpatients aged 70 years and older. At baseline, premorbid frailty was assessed using the CFS of the Canadian Study on Health and Aging. Demographic characteristics and other variables were retrieved from their medical records. Primary outcomes were mortality and rehospitalization during the 6-month follow-up. Survival analysis was used to compare the time to death and rehospitalization among CFS categories (1-4: nonfrail, 5-6: mild-moderate frail, and 7-8: severe frail). RESULTS: CFS showed a high inter-rater reliability when used by different clinicians. In the Cox proportional hazard model controlling for age, gender, Charlson comorbidity index, modified severity of illness index, and discharge placements, severe frailty determined by CFS (HR = 2.09, 95% CI = 1.01-4.33, P = 0.047) and CFS scores (HR = 1.27, 95% CI = 1.05-1.53, P = 0.012) were significantly associated with higher mortality until 6-month postdischarge, but not rehospitalization. CONCLUSION: Frailty status determined by CFS adds to disease severity and comorbidity in predicting short-term mortality but not rehospitalization in older inpatients who received geriatric acute care in our setting. CFS is reliable and has the potential to be incorporated into routine screening to better identify, communicate, and address frailty in the acute settings.
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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 | 0,109 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».