PREDICTING ADVERSE OUTCOMES IN ED PATIENTS USING THE CLINICAL FRAILTY SCALE AND A FRAILTY INDEX
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our aim was to use the Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) database to investigate whether the Clinical Frailty Scale (CFS) measuring the baseline state, and a Frailty Index (FI) based on a CGA (current state, with acute illness) can predict adverse outcomes in acutely ill Emergency Department (ED) patients. It contains CFS and FI scores on 1028 ED patients referred to internal medicine at the Halifax Infirmary between 2009-2019 (Mage 80.69 ± SD 8.28, range 57-103; 54.9% female). The mean scores were 0.44±0.14 (FI) and 5.58±1.66 (CFS). Most patients (72%) arrived via ambulance. The average length of stay was 27.0±20.5 hours. Overall, 22% were discharged home, and 63.5% had died by December 2017 with a mean survival time of 1.98±2.01 years. Controlling for age, sex, and Canadian Triage Acuity Score, the odds ratio (95% Confidence Interval) of being discharged home and the hazard ratio (95% Confidence Interval) for mortality was 0.94 (0.92-0.95) and 1.02 (1.02-1.03), respectively per 0.01-point increase in FI. For the CFS, using score ≤4 as the reference, the odds ratio and the hazard ratio were 0.70 (0.42-1.16) and 2.02 (1.51-2.69), respectively for the CFS 5 group, 0.47 (0.27-0.81) and 2.72 (2.05-3.61), respectively for the CFS 6 group, and 0.38 (0.21-0.70) and 4.67 (3.51-6.20), respectively for the CFS 7-9 group. Even controlling for acuity, both the CFS and the FI independently predict adverse outcomes in ED patients. These add prognostic information to the routinely collected ED assessments, and establish targets for care plan based on recovery to baseline.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».