Assessing clinical frailty scale scoring by junior medical learners on an inpatient geriatrics consultation service
Notice bibliographique
Résumé
The Clinical Frailty Scale (CFS) is incorporated into our institution's comprehensive geriatric assessment (CGA). CGAs and CFS scoring are completed by junior medical trainees on the Geriatric consult service. The agreement between CFS score assignment by junior trainees and Geriatrics trained individuals in this setting is unknown. Importantly, these scores assign a frailty level that impacts care pathways. We conducted a retrospective chart review from April-June 2019. A Geriatric medicine subspecialty resident assigned retrospective CFS scores based on data from the CGA. We compared scores to determine the level of agreement using the Cohen and Conger's Kappa inter-rater agreement metric and assessed whether patient characteristics influenced the likelihood of agreement between raters using a generalized linear model. Medical students assessed 43% (46/108) of patients (n = 13), and 57% (62/108) were assessed by PGY1s (n = 10). Inter-rater agreement measures showed substantial agreement overall and for PGY1s, but dropped to a moderate agreement for medical students. The retrospective inter-rater agreement of the CFS showed substantial agreement overall and decreased when limited to medical students, highlighting the need for interventions to improve the understanding of frailty early in medical training.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».