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Enregistrement W2948032663 · doi:10.1080/21645515.2019.1622974

Evaluation of two frailty indices, with practical application in a vaccine clinical trial

2019· article· en· W2948032663 sur OpenAlexaff
Desmond Curran, Melissa K. Andrew, Myron J. Levin, Elisa Turriani, Sean Matthews, Charles Fogarty, Nicola P. Klein, Katrijn Grupping, Lidia Oostvogels, Kenneth E. Schmader

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesGlaxoSmithKline BiologicalsSanofi PasteurGlaxoSmithKlineNational Institute on AgingPfizer
Mots-clésMedicineClinical trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frail older adults are at increased risk of poor clinical outcomes. Frailty assessment is therefore important in clinical trials to understand the benefits and harms of interventions. However, consensus is lacking on how frailty should be assessed.We developed a prospectively specified index using a battery of formal tests and instruments and a retrospectively generated index using medical comorbidities and patient reported outcomes (PROs) within an adjuvanted recombinant zoster vaccine (RZV) trial (NCT02979639). For both frailty indices (FIs), a total deficit score was calculated as the accumulation of deficits and participants were categorized as non-frail, pre-frail and frail. We assessed (1) the feasibility and validity of both FIs; (2) the impact of RZV vaccine reactogenicity by frailty status on Short Form-36 [SF-36] physical functioning (PF) scores.Of 401 participants, aged ≥50 years, 236 (58.9%) were categorized non-frail, 143 (35.7%), pre-frail, and 22 (5.5%) frail using the prospective FI. Corresponding numbers for the retrospective FI were 192 (47.9%), 169 (42.1%) and 40 (10.0%), respectively. Strong concordance was observed between the frailty status assessments (P < .001). The proportion defined as frail increased from 1.5%, to 10.4% in participants aged 50–59, and ≥70 years, respectively, for the prospective FI. Corresponding numbers for the retrospective FI were 3.7%, and 17.2%, respectively. RZV vaccination was associated with a transient, non-clinically meaningful, decrease on the SF-36 PF score in frail participants.Both frailty indices provided similar results. The retrospectively generated FI offers the advantage of being easier to incorporate into vaccine clinical trials of older adults.

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,551
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,002 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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