A systematic review of predictive accuracy via c-statistic of preoperative frailty tests for extended length of stay, post-operative complications, and mortality
Notice bibliographique
Résumé
Frailty, as an age-related syndrome of reduced physiological reserve, contributes significantly to post-operative outcomes. With the aging population, frailty poses a significant threat to patients and health systems. Since 2012, preoperative frailty assessment has been recommended, yet its implementation has been inhibited by the vast number of frailty tests and lack of consensus. Since the anesthesiologist is the best placed for perioperative care, an anesthesia-tailored preoperative frailty test must be simple, quick, universally applicable to all surgeries, accurate, and ideally available in an app or online form. This systematic review attempted to rank frailty tests by predictive accuracy using the c-statistic in the outcomes of extended length of stay, 3-month post-operative complications, and 3-month mortality, as well as feasibility outcomes including time to completion, equipment and training requirements, cost, and database compatibility. Presenting findings of all frailty tests as a future reference for anesthesiologists, Clinical Frailty Scale was found to have the best combination of accuracy and feasibility for mortality with speed of completion and phone app availability; Edmonton Frailty Scale had the best accuracy for post-operative complications with opportunity for self-reporting. Finally, extended length of stay had too little data for recommendation of a frailty test. This review also demonstrated the need for changing research emphasis from odds ratios to metrics that measure the accuracy of a test itself, such as the c-statistic.
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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 | 0,011 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».