Development and validation of a frailty index based on data routinely collected across multiple domains in NSW hospitals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE(S): To develop and validate a frailty index (FI) that covers multiple domains, using routine hospital data. To investigate the FI's validity, after excluding medication-related items (FI-ExMeds), for studies of frailty and polypharmacy. METHODS: A FI was derived from routine NSW hospital data following standard published guidance. In a development cohort (151 inpatients ≥ 70 years), the FI was correlated with the Reported Edmonton Frail Scale (REFS) using Pearson's R. Validity and distribution of FI and FI-ExMeds, and correlation with each other, were evaluated in a validation cohort (999 inpatients ≥ 75 years). RESULTS: The mean FI for the development cohort was 0.27 (SD 0.09). The FI showed moderate linear correlation with the REFS (n = 148, R = 0.52, P < .001). In the validation cohort, mean FI (n = 993) and FI-ExMeds (n = 990) were both 0.28 (SD 0.11). FI-ExMeds showed high linear correlation with the FI (n = 990, R = 0.99, P < .001). CONCLUSION: This multi-domain FI is comparable to REFS, with adequate redundancy to exclude deficits for specific analyses.
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 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 | 0,021 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».