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Enregistrement W3015323006 · doi:10.1093/gerona/glaa084

Exploring Clinically Meaningful Changes for the Frailty Index in a Longitudinal Cohort of Hospitalized Older Patients

2020· article· en· W3015323006 sur OpenAlexafffundabout
Olga Theou, Alexandra M van der Valk, Judith Godin, Melissa K. Andrew, Janet E. McElhaney, Shelly McNeil, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensHealth Sciences NorthNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of CanadaCanadian Immunization Research NetworkHealth Sciences Centre FoundationGlaxoSmithKline
Mots-clésFrailty IndexGerontologyMedicineCohortLongitudinal studyIndex (typography)Cohort studyPediatricsInternal medicineComputer scienceWorld Wide WebPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinically meaningful change (CMC) for frailty index (FI) scores is little studied. We estimated the CMC by associating changes in FI scores with changes in the Clinical Frailty Scale (CFS) in hospitalized patients. METHODS: The Serious Outcomes Surveillance Network of the Canadian Immunization Research Network enrolled older adults (65+ years) admitted to hospital with acute respiratory illness (mean age = 79.6 ± 8.4 years; 52.7% female). Patients were assigned CFS and 39-item FI scores in-person at admission and via telephone at 1-month postdischarge. Baseline frailty state was assessed at admission using health status 2 weeks before admission. We classified those whose CFS scores remained unchanged (n = 1,534) or increased (n = 4,390) from baseline to hospital admission, and whose CFS scores remained unchanged (n = 1,565) or decreased (n = 2,546) from admission to postdischarge. For each group, the CMC was represented as the FI score change value that best predicted one level CFS change, having the largest Youden J value in comparison to no change. RESULTS: From baseline to admission, 74.1% increased CFS by ≥1 level. From admission to postdischarge, 61.9% decreased CFS by ≥1 levels. A change in FI score of 0.03 best predicted both one-level CFS increase (sensitivity = 70%; specificity = 69%) and decrease (sensitivity = 66%; specificity = 61%) in comparison to no change. Of those who changed CFS by ≥1 levels, 70.9% (baseline to admission) and 72.4% (admission to postdischarge) changed their FI score by at least 0.03. CONCLUSIONS: A clinically meaningful change of 0.03 in the frailty index score holds promise as a benchmark for assessing the meaningfulness of frailty interventions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,137 · 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

Citations83
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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