Development and internal validation of a new life expectancy estimator for multimorbid older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Multimorbidity is highly prevalent among older adults and associated with a shorter life expectancy. Many guidelines recommend tailoring preventive care of multimorbid people according to life expectancy. Indeed, patients with a relatively short life expectancy might not have the time to benefit from a preventive care intervention. Our objective was therefore to develop and internally validate a life expectancy estimator for older multimorbid adults. Methods We analysed data of the OPERAM (OPtimising thERapy to prevent Avoidable hospital admissions in Multimorbid older people) cohort study in Bern, Switzerland. 822 hospitalized participants aged 70 years old or more, with multimorbidity (3 or more chronic medical conditions), and polypharmacy (use of 5 drugs or more for >30 days) were included. Our main outcome was time to all-cause mortality assessed during 3 years of follow-up. Candidate predictors included demographic variables (age, sex), clinical characteristics (Charlson-Comorbidity-Index, number of drugs, body mass index, weight loss), smoking, functional status variables (Barthel-Index, falls, nursing home residence), and hospitalization. We internally validated and optimism corrected the model using bootstrapping techniques. We transformed the 3-year mortality prognostic index into a life expectancy estimator using the Gompertz survival function. Results At baseline, the participants (58% men) had a median age of 79 years (min: 70; max: 99). They took daily a median of 10 chronic medications (min: 5; max 38). During 3 years of follow-up, 292 participants (36%) died. The analysis is ongoing and results will be presented at the congress. Conclusions A life expectancy estimator eventually helps personalising care to prevent under- and overuse of preventive care in the growing older population. Key messages
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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 | 0,042 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».