Frailty as a Predictor of Hospitalization and Low Quality of Life in Geriatric Patients at an Internal Medicine Outpatient Clinic: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is an aging-associated state that increases patients’ vulnerability to disease, and can lead to various adverse outcomes. It is classified as either physical frailty alone or physical frailty in combination with cognitive impairment (cognitive frailty). There are currently limited data available regarding the prevalence and adverse outcomes of frailty in Thailand. This was a cross-sectional study aimed at determining the prevalence of physical and cognitive frailty and their effects on hospitalization and quality of life. Participants were older patients who attended an internal medicine outpatient clinic. Frailty was diagnosed using the Thai Frailty Index. The Thai version of the MoCA was used to evaluate cognitive status. Univariate and multivariate analyses were performed to compare adverse outcomes in terms of poor quality of life and history of admission to hospital between patients with frailty and non-frail patients, and among patients with physical frailty, cognitive frailty, cognitive impairment, and robust (non-frail and non-cognitively impaired) patients. We enrolled 198 participants. The prevalence of physical and cognitive frailty was 28.78% and 20.70%, respectively. When compared with non-frail patients, frailty was associated with hospitalization (adjusted OR 3.01, p = 0.002) but was not significantly related to quality of life (adjusted OR = 1.98, p = 0.09). However, physical and cognitive frailty were associated with fair quality of life when compared with normal patients (adjusted OR = 4.34, p = 0.04 and adjusted OR = 4.28, p = 0.03, respectively). The prevalence of frailty—particularly cognitive frailty—was high. Frailty was associated with adverse outcomes in terms of hospitalization and quality of life.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».