Diagnostic test accuracy of self‐reported screening instruments in identifying frailty in community‐dwelling older people: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Against a backdrop of aging populations worldwide, it has become increasingly important to identify frailty screening instruments suitable for community settings. Self-reported and/or administered instruments might offer significant simplicity and efficiency advantages over clinician-administered instruments, but their comparative diagnostic test accuracy has yet to be systematically examined. The aim of this systematic review was to determine the diagnostic test accuracy of self-reported and/or self-administered frailty screening instruments against two widely accepted frailty reference standards (the frailty phenotype and the Frailty Index) within community-dwelling older adult populations. We carried out a systematic search of the Embase, CINAHL, MEDLINE, PubMed, Web of Science, PEDro, PsycINFO, ProQuest Dissertations, Open Grey and GreyLit databases up to April 2017 (with an updated search carried out over May-July 2018) to identify studies reporting comparison of self-reported and/or self-administered frailty screening instruments against an appropriate reference standard, with a minimum sensitivity threshold of 80% and specificity threshold of 60%. We identified 24 studies that met our selection criteria. Four self-reported screening instruments across three studies met minimum sensitivity and specificity thresholds. However, in most cases, study design considerations limited the reliability and generalizability of the results. Additionally, meta-analysis was not carried out, because no more than three studies were available for any of the unique combinations of index tests and reference standards. Although the present study has shown that a number of self-reported frailty screening instruments reported sensitivity and specificity within a desirable range for community application, additional diagnostic test accuracy studies are required. Geriatr Gerontol Int 2020; 20: 14-24.
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 | 0,021 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».