Comparison of two frailty indexes in hip fractures
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Modified-Krishnan’s frailty index (FI) is an FI calculation method developed by Krishnan et al. in 2014. This study aimed to compare the effectiveness and correlation of the FIs from Krishnan and the Canadian study of health and aging (CSHA) in predicting postoperative outcomes of elderly patients with hip fracture. Methods: Based on clinical follow-up and observation, we utilized these two instruments to predict 3-month mortality, hip function, and recovery of daily activities. The area under the curve (AUC) and the Pearson correlation coefficient were used to compare the two scales’ predictive validities for postoperative outcomes. Results: A total of 130 patients were included; 67% female and mean age 77.5 ± 8.5 years. The AUCs of modified-Krishnan’s FI (AUC = 0.856; 95% confidence interval (CI) = 0.767–0.945) and the CSHA-FI (AUC = 0.793; 95% CI = 0.652–0.934) were used to compare the effectiveness in predicting patient mortality. The optimal predictive scores were 0.335 and 0.28, respectively. The Pearson correlation analysis showed that the modified-Krishnan’s FI correlated with the Japanese Orthopaedic Association hip score (pain, activity, walking ability, and ability for daily living; R = −0.249, p = 0.005), while the CSHA-FI was not correlated ( R = −0.125, p = 0.170). The modified-Krishnan’s FI ( R = −0.415, p < 0.001) and the CSHA-FI ( R = −0.332, p < 0.001) were both significantly correlated with the functional recovery scale score. Conclusions: The modified-Krishnan’s FI and the CSHA-FI were effective in the prediction of postoperative mortality. But the modified-Krishnan’s FI was more consistently associated with the recovery of hip function and daily activities at 3 months after the operation than that of the CSHA-FI. The modified-Krishnan’s FI was more suitable to utilize for risk stratification, identifying deficits, and predicting recovery capacity in hip fracture patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».