Comparing the Fried frailty phenotype versus the Veterans Affairs frailty index among dialysis dependent patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Frailty in dialysis patients is a modifiable disease state which can increase mortality if left untreated but remains underdiagnosed as frailty evaluations can be arduous or time consuming. We evaluate the agreement between a clinical frailty construct (Fried frailty phenotype, FFP) against and an electronic health record-based Veterans Affairs Frailty Index (VAFI) and their association with mortality. METHODS: A retrospective cohort analysis of 764 participants from the ACTIVE/ADIPOSE study was performed. Frailty as measured by VAFI and FFP was obtained and Kappa statistic estimating concordance between the two scores were calculated. Differences in mortality risk were analyzed according to presence or absence of frailty. FINDINGS: When assessing agreement between the VAFI and FFP, the kappa statistic was 0.09 (95% confidence interval [CI] 0.02-0.16) suggesting a low level of agreement. Frailty was independently associated with higher mortality risk (hazards ratio [HR] 1.40-1.42 in fully adjusted models depending upon frailty construct). Discordantly frail patients by construct had a higher risk of mortality though this was not statistically significant after adjustment. However, concordantly frail patients had much higher mortality risk compared to concordantly nonfrail (adjusted HR 2.08, 95% CI 1.44-3.01). DISCUSSION: Poor agreement between constructs is likely reflective of the multifactorial definition of frailty. While further longitudinal studies are needed to determine if the VAFI would be beneficial in the reassessment of frailty, it may be beneficial as a cue for further frailty testing (e.g., with FFP) with the combination of multiple frail constructs providing improved prognostic information.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».