Frailty in community-dwelling older people: comparing screening instruments
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT OBJECTIVE: To compare the Edmonton Frail Scale (EFS) and Clinical-Functional Vulnerability Index-20 (CFVI-20) instruments regarding degree of agreement and correlation and compare descriptive models with frailty-associated variables in community-dwelling older people in Brazil. METHODS: Cross-sectional study, nested in a population-based and household cohort. Baseline sampling was calculated based on a probabilistic approach by conglomerate in two stages. In the first stage, census tract was used as sampling unit. In the second, the number of households was defined according to the population density of individuals aged ≥ 60 years. The Kappa statistic evaluated the agreement between instruments and Pearson's coefficient their correlation. Factors associated with frailty and high risk of clinical-functional vulnerability were identified by multiple analysis of Poisson regression with robust variance. RESULTS: Kappa statistics was 0.599 and Pearson's correlation coefficient 0.755 (p < 0.001). The EFS found a 28.2% prevalence of frailty, and the CFVI-20 found a 19.5% prevalence of high risk of clinical-functional vulnerability. Age equal to or greater than 80 years, history of stroke, polypharmacy, negative self-perceived health, fall in the past 12 months, and hospitalization in the past 12 months were variables associated with frailty in both instruments after multiple analysis. Less than four years of education, osteoarticular disease, and weight loss were associated with frailty only by EFS, and having a caregiver was associated with a high risk of clinical-functional vulnerability only by CFVI-20. CONCLUSIONS: Although the analyses show moderate agreement and strong positive correlation between the instruments, the indicated prevalence of frailty is discrepant. Our results attest the need to standardize the instrument for assessing frailty in community-dwelling older people.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».