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Enregistrement W3169686062 · doi:10.1093/gerona/glab161

Clinical Correlates and Implications of the Reliability of the Frailty Index in the Canadian Longitudinal Study on Aging

2021· article· en· W3169686062 sur OpenAlexafffundabout
Quôc Dinh Nguyên, Erica E. M. Moodie, Mark R. Keezer, Christina Wolfson

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for InnovationGovernment of Canada
Mots-clésIntraclass correlationCutoffMedicineDemographyConfidence intervalStatisticsOdds ratioFrailty IndexReliability (semiconductor)OddsGerontologyMathematicsInternal medicineLogistic regressionPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Deficit accumulation frailty indices (FIs) are widely used to characterize frailty. FIs vary in number and composition of items; the impact of this variation on reliability and clinical applicability is unknown. METHOD: We simulated 12 000 studies using a set of 70 candidate deficits in 12 080 community-dwelling participants 65 years and older. For each study, we varied the number (5, 10, 15, 25, 35, 45) and composition (random selection) of items defining the FI and calculated descriptive and predictive estimates: frailty score, prevalence, frailty cutoff, mortality odds ratio, predicted probability of mortality for FI = 0.28 (prevalence threshold), and FI cutoff predicting 10% mortality over the follow-up. We summarized the estimates' medians and spreads (0.025-0.975 quantiles) by number of items and calculated intraclass correlation coefficients (ICCs). RESULTS: Medians of frailty scores were 0.11-0.12 with decreasing spreads from 0.04-0.24 to 0.10-0.14 for 5-item and 45-item FIs. The median cutoffs identifying 15% as frail was 0.19-0.20 and stable; the spreads decreased with more items. However, medians and spreads for the prevalence of frailty (median: 11%-3%), mortality odds ratio (median: 1.24-2.19), predicted probability of mortality (median: 8%-17%), and FI cutoff predicting 10% mortality (median: 0.38-0.20) varied markedly. ICC increased from 0.19 (5-item FIs) to 0.84 (45-item FIs). CONCLUSIONS: Variability in the number and composition of items of individual FIs strongly influences their reliability. Estimates using FIs may not be sufficiently stable for generalizing results or direct application. We propose avenues to improve the development, reporting, and interpretation of FIs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,226
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,226
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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