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
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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