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Enregistrement W2988490226 · doi:10.1093/geroni/igz038.3305

THE ASSOCIATION OF A FRAILTY INDEX AND INCIDENT DELIRIUM IN HOSPITALIZED VETERANS

2019· article· en· W2988490226 sur OpenAlexaff
Andrea Yevchak Sillner, Robert McConeghy, Caroline Madrigal, Deborah J. Culley, Rakesh C. Arora, James L. Rudolph

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumMedicineStressorFrailty IndexDemographicsCohortEmergency medicineGerontologyInternal medicinePsychiatryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Frailty is an accumulation of deficits that helps identify patients who are vulnerable to stressors. Acute illness and hospitalization are stressors that may result in delirium. Delirium is significant in older adults, resulting in increased hospital stays, institutionalization, morbidity, and mortality. This study aimed to determine if a frailty index (FI), calculated on hospital admission, was associated with the development of incident delirium. An FI was built on an accumulation of deficits model which included assessments of cognition, physical function, and medical comorbidities for a cohort of 218 patients admitted to a Veteran Affairs medical facility. The FI was calculated as a proportion of possible deficits (range 0-1; higher scores indicate increased frailty). Delirium was assessed daily by expert clinician interview. Participants were, on average, 71 years (SD=9.53), white (92.7%), and male (91.7%). Participants were grouped using FI ranges as non-frail (FI<0.25; 26%), pre-frail (FI=0.25-0.35; 39%), and frail (FI>0.35; 35%). Incident delirium was more likely to occur in those who were frail (29.3%, p=0.001), compared to those who were pre-frail (20.9%) or non-frail (3.6%). The association of FI and incident delirium remained after adjustment for age, education, and other demographics (pre-frail: adjusted OR=5.64, 95%CI; 1.23, 25.99; frail: adjusted OR=6.80, 95%CI; 1.38, 33.45). Continued data analysis will include an AUC model to demonstrate robustness of the FI. The results from this study support the use of frailty assessments at hospital admission to identify patients at high risk of delirium and in need of additional clinical support and interdisciplinary resources.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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