Prospective evaluation and comparison of the predictive ability of different frailty scores to predict outcomes in geriatric trauma patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Different frailty scores have been proposed to measure frailty. No study has compared their predictive ability to predict outcomes in trauma patients. The aim of our study was to compare the predictive ability of different frailty scores to predict complications, mortality, discharge disposition, and 30-day readmission in trauma patients. METHODS: We performed a 2-year (2016-2017) prospective cohort analysis of all geriatric (age, >65 years) trauma patients. We calculated the following frailty scores on each patient; the Trauma-Specific Frailty Index (TSFI), the Modified Frailty Index (mFI) derived from the Canada Study of Health and Aging, the Rockwood Frailty Score (RFS), and the International Association of Nutrition and Aging 5-item a frailty scale (FS). Predictive models, using both unadjusted and adjusted logistic regressions, were created for each outcome. The unadjusted c-statistic was used to compare the predictive ability of each model. RESULTS: A total of 341 patients were enrolled. Mean age was 76 ± 9 years, median Injury Severity Score was 13 [9-18], and median Glasgow Coma Scale score was 15 [12-15]. The unadjusted models indicated that both the TSFI and the RFS had comparable predictive value, as indicated by their unadjusted c-statistics, for mortality, in-hospital complications, skilled nursing facility disposition and 30-day readmission. Both TSFI and RFS models had unadjusted c-statistics indicating a relatively strong predictive ability for all outcomes. The unadjusted mFI and FS models did not have a strong predictive ability for predicting mortality and in-hospital complications. They also had a lower predictive ability for skilled nursing facility disposition and 30-day readmissions. CONCLUSION: There are significant differences in the predictive ability of the four commonly used frailty scores. The TSFI and the RFS are better predictors of outcomes compared with the mFI and the FS. The TSFI is easy to calculate and might be used as a universal frailty score in geriatric trauma patients. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic, level III.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».