Comparative Evaluation of Predictive Ability of Comprehensive Geriatric Assessment Components Including Frailty on Long-Term Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aims to compare the predictive value of all comprehensive geriatric assessment (CGA) parameters with the predictive value of frailty assessment (with Edmonton Frailty Scale (EFS) and Fried Frailty Index (FFI)) for long-term mortality, in older adults.Methods: A total of 967 patients were included, consecutively. At the first admission, age, gender, comorbidities, number of drugs, and laboratory values of the patients were recorded. Each patient underwent CGA which consisted of anthropometric measurements, functional, cognitive, mood, nutritional, gait, fall, sleep duration, and frailty assessment. Fifty-seven months after the first admission, CGA parameters were analyzed to determine their predictive abilities on long-term mortality due to all causes, comparatively.Results: The median age was 73 years (range 65–94 years). The median follow-up time was 39.9 months (range 0.5–57.3 months). Serum albumin level, FFI, EFS, instrumental activity of daily living (IADL) score, and walking time were the best predictors of mortality. There was no significant difference between these parameters in predicting mortality.Conclusion: FFI and EFS have similar predictive value for mortality. In busy clinical practice, a new index based on IADL, walking time, and serum albumin level may be an alternative of frailty assessment for predicting mortality.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».