Mortality Risk Models for Persons with Dementia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons with dementia have higher mortality than the general population. Objective, standardized predictions of mortality risk in persons with dementia could help with planning resources for care close to the end of life. OBJECTIVE: To systematically review prediction models for risk of death in persons with dementia. METHODS: The Medline and PsycInfo databases were searched on November 29, 2020, for prediction models estimating the risk of death in persons with dementia. Study quality was assessed using the Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool. RESULTS: The literature search identified 2,828 studies, of which 18 were included. These studies described 16 different prediction models with c statistics mostly ranging from 0.67 to 0.79. Five models were externally validated, of which four were applicable. There were two models that were both applicable and had reasonably low risk of bias. One model predicted risk of death at six months in persons with advanced dementia residing in a nursing home. The other predicted risk of death at three years in persons seen in primary care practice or a dementia specialty clinic, derived from a nationwide registry in Sweden but not externally validated. CONCLUSION: Valid, applicable models with low risk of bias were found in two settings: advanced dementia in a nursing home and outpatient practices. The outpatient model requires external validation. Better models are needed for persons with mild to moderate dementia in nursing homes, a common demographic. These models may be useful for educating persons living with dementia and care partners and directing resources for end of life care.Registration:The study protocol is registered on PROSPERO as RD4202018076.
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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 | 0,019 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».