<p>Identification of Frailty and Its Risk Factors in Elderly Hospitalized Patients from Different Wards: A Cross-Sectional Study in China</p>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To survey the difference of frailty prevalence in elderly inpatients amongdifferent wards; to compare the diagnostic performance of five frailty measurements (Clinical Frailty Scale [CFS], FRAIL, Fried, Edmonton, Frailty Index [FI]) in identifying frailty; and to explore the risk factors of frailty in elderly inpatients. PARTICIPANTS AND METHODS: This was a cross-sectional study including 1000 inpatients (mean age 75.2±6.7 years, 51.5% male; 542, 229, and 229 patients from cardiology, non-surgical, and surgical wards, respectively) in a tertiary hospital from September 2018 to February 2019. We applied the combined index to integrate the five frailty measurements mentioned above as the gold standard of frailty diagnosis. Multivariate logistic regression models were used to determine the independent risk factors of frailty. RESULTS: Frailty prevalence was 32.3% (Fried), 36.2% (CFS), 19.2% (FRAIL), 25.2% (Edmonton), 35.1% (FI) in all patients. The frailty was more common in non-surgical wards, regardless of the frailty assessment tools used (non-surgical wards: 27.5% to 51.5%; cardiology ward: 14.9% to 29.3%; surgical wards: 18.8% to 41.9%). CFS≥5 showed a sensitivity of 94.1% and a specificity of 85.2% for all patients. FI≥0.25 showed a sensitivity of 94.8% and a specificity of 87.0% for all patients. Age [odds ratio (OR) = 1.089, P<0.001], education level (OR = 0.782, P=0.001), heart rate (OR = 1.025, P<0.001), albumin (OR = 0.911, P=0.002), log D-dimer (OR = 2.940, P<0.001), ≥5 comorbidities (OR = 2.164, P=0.002), and ≥5 medications (OR = 2.819, P<0.001) were independently associated with frailty in all participants. CONCLUSION: Frailty is common among elderly inpatients, especially in non-surgical wards. CFS is a preferred screening tool and FI may be an optimal assessment tool. Old age, low educational level, fast heart rate, low albumin, high D-dimer, ≥5 comorbidities, and polypharmacy are independent risk factors of frailty in elderly hospitalized patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».