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Enregistrement W2918920940 · doi:10.1111/nep.13583

Applicability of laboratory deficit‐based frailty index in predominantly older patients with end‐stage renal disease under chronic dialysis: A pilot test of its correlation with survival and self‐reported instruments

2019· article· en· W2918920940 sur OpenAlexaboutno aff
Chia‐Ter Chao, Jenq‐Wen Huang, Chih‐Kang Chiang, Kuan‐Yu Hung

Notice bibliographique

RevueNephrology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnd stage renal diseaseInternal medicineLogistic regressionDialysisDiseaseProspective cohort studyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aim Laboratory deficit‐based frailty index (LFI) exhibited outcome‐prediction ability in the elderly, but not in those with end‐stage renal disease (ESRD). We hypothesized that LFI results might have outcome correlation and correlate closely with other instruments in ESRD patients. Methods We prospectively enroled ESRD patients between 2014 and 2015 and administered self‐report frailty instruments (Strawbridge questionnaire, Edmonton frail scale (EFS), Groningen frailty indicator (GFI), Tilburg frailty indicator, G8 questionnaire and FRAIL scale), and Cardiovascular Health Study (CHS) scale, with two types of LFI calculated. They were followed up until June 30, 2017. Correlations between the results of six instruments, CHS scale, and those of LFI were identified, followed by Kaplan–Meier survival analyses and logistic regression analyses to compare those with high and low LFI. Results The frailty prevalence was 33.3% (CHS), 78.8% Strawbridge questionnaire, 45.5% (EFS), 57.6% (GFI), 27.3% (Tilburg frailty indicator), 84.8% (G8) and 18.2% (FRAIL) among ESRD participants. LFI‐1 results were significantly correlated with those of LFI‐2 (P < 0.01), EFS (P = 0.04) and GFI (P < 0.01), while LFI‐2 results were not. Those with CHS or GFI‐identified frailty had significantly lower 1,25‐(OH)2‐D levels than those without. After 32.3 ± 5.4 months, patients with high LFI‐1 scores, but not LFI‐2, had a significantly higher mortality than those with lower scores. GFI and EFS scores were also independently associated with LFI‐1, while CHS scores exhibited borderline association only. Conclusion Among a group of predominantly older ESRD patients, LFI differentiates patients with good and poor outcomes, supporting its applicability in these patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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