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Enregistrement W4289973381 · doi:10.1371/journal.pone.0271923

Development and validation of a new prognostic index for mortality risk in multimorbid adults

2022· article· en· W4289973381 sur OpenAlexaff
Viktoria Gastens, Arnaud Chioléro, Daniela Anker, Claudio Schneider, Martin Feller, Douglas C. Bauer, Nicolas Rodondi, Cinzia Del Giovane

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHorizon 2020Staatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMedicineIndex (typography)Internal medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Multimorbidity is highly prevalent among older adults and associated with a high mortality. Prediction of mortality in multimorbid people would be clinically useful but there is no mortality risk index designed for this population. Our objective was therefore to develop and internally validate a 1-year mortality prognostic index for older multimorbid adults. METHODS: We analysed data of the OPERAM cohort study in Bern, Switzerland, including 822 adults aged 70 years or more with multimorbidity (3 or more chronic medical conditions) and polypharmacy (use of 5 drugs or more for >30 days). Time to all-cause mortality was assessed up to 1 year of follow-up. We performed a parametric Weibull regression model with backward stepwise selection to identify mortality risk predictors. The model was internally validated and optimism corrected using bootstrapping techniques. We derived a point-based risk score from the regression coefficients. Calibration and discrimination were assessed by the calibration slope and C statistic. RESULTS: 805 participants were included in the analysis. During 1-year of follow-up, 158 participants (20%) had died. Age, Charlson-Comorbidity-Index, number of drugs, body mass index, number of hospitalizations, Barthel-Index (functional impairment), and nursing home residency were predictors of 1-year mortality in a multivariable model. Using these variables, the 1-year probability of dying could be predicted with an optimism-corrected C statistic of 0.70. The optimism-corrected calibration slope was 0.93. Based on the derived point-based risk score to predict mortality risk, 7% of the patients classified at low-risk of mortality, 19% at moderate-risk, and 37% at high-risk died after one year of follow-up. A simpler mortality score, without the Charlson-Comorbidity-Index and Barthel-Index, showed reduced discriminative power (optimism-corrected C statistic: 0.59) compared to the full score. CONCLUSION: We developed and internally validated a mortality risk index including for the first-time specific predictors for multimorbid adults. This new 1-year mortality prediction point-based score allowed to classify multimorbid older patients into three categories of increasing risk of mortality. Further validation of the score among various populations of multimorbid patients is needed before its implementation into practice.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations5
Publié2022
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