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Enregistrement W2984969986 · doi:10.1136/bmjopen-2019-032712

Using frailty and quality of life measures in clinical care of the elderly in Canada to predict death, nursing home transfer and hospitalisation - the frailty and ageing cohort study

2019· article· en· W2984969986 sur OpenAlexaffabout
Ted Rosenberg, Patrick R. Montgomery, Vikki Hay, Rory Lattimer

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual analogue scaleQuality of life (healthcare)CohortCohort studyEmergency medicineInternal medicinePhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the value of using frailty measures in primary care for predicting death, nursing home transfer (NHT) and hospital admission. DESIGN: Cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: All 380 people, mean age 88.4, living in the community and receiving home-based primary geriatric care from one practice in Victoria, Canada. INTERVENTIONS/MEASUREMENTS: A 60 min baseline assessment which included: Clinical Frailty Scale (CFS), EuroQol EQ-5D-5L (EQ-5D), EuroQol Visual Analogue Scale (EQ-VAS) and Gait Speed (Gaitspeed). OUTCOMES: Death, NHT and hospital admission. RESULTS: During 18 months of follow-up, there were 39 (10.3%) deaths, 48 (12.6%) NHTs and 93 (24.5%) individuals admitted to hospital. All three outcomes were predicted by: CFS Level 6+7/4+5 (HR death 5.92, 95% CI 3.12 to 11.22, NHT 6.00, 95% CI 3.37 to 10.66 and hospital admission 2.92, 95% CI 1.93 to 4.40); EQ-5D Quintile 1/Quintile 5 (death 6.26, 95% CI 2.11 to 18.62; NHT 3.18, 95% CI 1.29 to 7.82 and hospital admission 2.94, 95% CI 1.47 to 5.87); EQ-VAS Q1/Q5 (death 7.0, 95% CI 2.34 to 20.93; NHT 3.38, 95% CI 1.22 to 9.35 and hospital admission 6.69, 95% CI 3.20 to 13.99) and Gaitspeed (death 5.87, 95% CI 1.78 to 19.34; NHT 8.51, 95% CI 3.18 to 22.79 and hospital admission 11.05, 95% CI 5.45 to 22.40). Medical diagnoses, multiple comorbidities and polypharmacy were weaker predictors of these outcomes. Cox regression analyses showed CFS (adjusted HR 2.88, 95% CI 1.23 to 6.68), EQ-VAS (0.96, 95% CI 0.93 to 0.98), estimated glomerular filtration rate (0.97, 95% CI 0.95 to 1.00) and haemoglobin (0.97, 95% CI 0.94 to 0.99) were independently associated with death. Gaitspeed (0.13, 95% CI 0.03 to 0.57), Geriatric Depression Scale (1.39, 95% CI 1.07 to 1.82) and dementia diagnosis (4.61, 95% CI 1.86 to 11.44) were associated with NHT. Only CFS (1.75, 95% CI 1.21 to 2.51) and EQ-VAS (0.98, 95% CI 0.96 to 0.99) were associated with hospital admission. No other diagnoses, polypharmacy nor multiple comorbidities predicted these outcomes. CONCLUSIONS: For elderly people, standardised simple measures of frailty and health status were stronger predictors of death, NHT and hospital admission than medical diagnoses. Consideration should be given to adding these measures into usual medical care for this age group.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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