Self-reported health change in haemodialysis recipients modulates the effect of frailty upon mortality and hospital admissions: outcomes from a large prospective UK cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty among haemodialysis patients is associated with hospitalization and mortality, but high frailty prevalence suggests further discrimination of risk is required. We hypothesized that incorporation of self-reported health with frailty measurement may aid risk stratification. METHODS: Prospective cohort study of 485 prevalent haemodialysis recipients linked to English national datasets. Frailty Phenotype (FP), Frailty Index (FI), Edmonton Frail Scale (EFS), Clinical Frailty Scale (CFS) and self-reported health change were assessed. Mortality was explored using Fine and Gray regression, and admissions by negative binomial regression. RESULTS: Over a median 678 (interquartile range 531-812) days, there were 111 deaths, and 1241 hospitalizations. Increasing frailty was associated with mortality on adjusted analyses for FP [subdistribution hazard ratio (SHR) 1.26, 95% confidence interval (CI) 1.05-1.53, P = .01], FI (SHR 1.21, 95% CI 1.09-1.35, P = .001) and CFS (SHR 1.32, 95% CI 1.11-1.58, P = .002), but not EFS (HR 1.08, 95% CI 0.99-1.18, P = .1). Health change interacted with frailty tools to modify association with mortality; only those who rated their health as the same or worse experienced increased mortality hazard associated with frailty by FP (Pinteraction = .001 and 0.035, respectively), FI (Pinteraction = .002 and .007, respectively) and CFS (Pinteraction = .009 and 0.02, respectively). CFS was the only frailty tool associated with hospitalization (incidence rate ratio 1.12, 95% CI 1.02-1.23, P = .02). CONCLUSIONS: We confirm the high burden of hospitalization and mortality associated with haemodialysis patients regardless of frailty tool utilized and introduce the discriminatory ability of self-reported health to identify the most at-risk frail individuals.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».