Composite diagnostic criteria are problematic for linking potentially distinct populations: the case of frailty
Notice bibliographique
Résumé
Composite diagnostic criteria are common in frailty research. We worry distinct populations may be linked to each other due to complicated criteria. We aim to investigate whether distinct populations might be considered similar based on frailty diagnostic criteria. The Functional Domains Model for frailty diagnosis included four domains: physical, nutritive, cognitive and sensory functioning. Health and Retirement Study participants with two or more deficiencies in the domains were diagnosed frail. The survival distributions were analyzed using discrete-time survival analysis. The distributions of the demographic characteristics and survival across the groups diagnosed with frailty were significantly different (p < 0.05). A deficiency in cognitive functioning was associated with the worst survival pattern compared with a deficiency in the other domains (adjusted p < 0.05). The associations of the domains with mortality were cumulative without interactions. Cognitive functioning had the largest effect size for mortality prediction (Odds ratios, OR = 2.37), larger than that of frailty status (OR = 1.92). The frailty diagnostic criteria may take distinct populations as equal and potentially assign irrelevant interventions to individuals without corresponding conditions. We think it necessary to review the adequacy of composite diagnostic criteria in frailty diagnosis.
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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 | 0,175 | 0,448 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».