The Pictorial Fit-Frail Scale—Malay version (PFFS-M): reliability and validity testing in Malaysian primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated the reliability and convergent validity of the PFFS-Malay version (PFFS-M) among patients (with varying educational levels), caregivers, and health care professionals (HCPs). PFFS-M cutoffs for frailty severity were developed. METHODS: This is a cross-sectional study from 4 primary care clinics where 240 patients aged >60 years and their caregivers were enrolled. Patients were assigned to a nurse or a health care assistant (HCA) for 2 separate PFFS-M assessments administered by HCPs of the same profession, as well as by a doctor during the first visit (inter-rater reliability). Patients were also administered the Self-Assessed Report of Personal Capacity & Healthy Ageing (SEARCH) tool, a 40-item frailty index, by a research officer. The correlation between patients' PFFS-M scores and SEARCH tool scores determined convergent validity. Patients returned 1 week later for PFFS-M reassessment by the same HCPs (test-retest reliability). Caregivers completed the PFFS-M for the patient at both clinic visits. Classification cut-points for the PFFS-M were derived against frailty categories defined through the SEARCH tool. RESULTS: The inter-rater (intraclass correlation coefficient [ICC] = 0.92 [95% CI, 0.90-0.93)] and test-retest (ICC = 0.94 [95% CI, 0.92-0.95]) reliability between all raters was excellent, including by patients' education levels. The convergent validity was moderate (r = 0.637, p < 0.001), including for varying educational background. PFFS-M categories were identified as: 0-3, no frailty; 4-5, at risk of frailty; 6-8, mild frailty; 9-12, moderate frailty; and >13, severe frailty. CONCLUSION: PFFS-M is a reliable and valid tool with frailty severity scores now established for use of this tool in primary care clinics.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».