Short Physical Performance Battery as a Crosswalk Between Frailty Phenotype and Deficit Accumulation Frailty Index
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing evidence supports the clinical importance of evaluating frailty in older adults, with its strong outcome relevance. We aimed to assess whether the Short Physical Performance Battery (SPPB) correlates with frailty status according to phenotype and deficit accumulation models and can be used as a link between these models. METHODS: We analyzed records of 1064 individuals from the Aging Study of Pyeongchang Rural Area, a population-based, prospective cohort from South Korea. Frailty was determined using the Cardiovascular Health Study (CHS) phenotype (phenotype model), 26- and 34-item frailty indices (deficit accumulation model). Associations of SPPB score and frailty with a composite outcome of mortality or long-term institutionalization were assessed. Crosswalks for SPPB, the CHS frailty phenotype, and the frailty index were created. RESULTS: The mean age of the study population was 76.0 years, and 583 (54.8%) were women. According to the CHS phenotype, 26- and 34-item frailty indices, 242 (22.7%), 161 (15.1%), and 280 (26.3%) participants, respectively, had frailty. Sensitivities/specificities for classifying CHS phenotype, 26- and 34-item frailty indices were 0.93/0.55, 0.71/0.84, and 0.80/0.83 by SPPB cut points of ≤9, ≤6, and ≤7, respectively. C-index of SPPB score (0.78) showed a predictive ability for the composite outcome that was comparable to that of CHS frailty phenotype (0.79), 26- (0.78), and 34-item frailty indices (0.79). CONCLUSIONS: We could create a crosswalk linking frailty phenotype and frailty index from correlations between SPPB and frailty models. This result may facilitate clinical adoption of the frailty concept in a broader spectrum of older adults.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».