The clinical frailty scale is associated with progression of fibrotic interstitial lung disease – a multicentre cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have shown the importance of frailty in patients with fibrotic interstitial lung disease (ILD). We aimed to determine whether the Clinical Frailty Scale (CFS) is associated with disease progression in this population. Methods: Patients were included from the prospective multicenter Canadian Registry for Pulmonary Fibrosis. The CFS was assessed using information from initial visits. Joint models (longitudinal mixed effect and Cox proportional hazards submodels) accounting for informative dropout due to death or lung transplant were used to compare trajectories of forced vital capacity (FVC), diffusing capacity for CO (DLCO) and 6-minute walk distance (6MWD) %-predicted in fit (CFS 1-3) vs vulnerable/frail (CFS ≥4) patients over 5 years from CFS assessment. Results: 858 patients were classified as fit (54%) and 729 as vulnerable or frail (46%). Mean age±SD was 64±12 in fit and 68±12 years in vulnerable/frail patients. FVC, DLCO, and 6MWD %-predicted at baseline were 78±20, 57±20 and 82±24 in fit vs 68±21, 45±18 and 63±22 in vulnerable/frail patients, respectively. Fit versus vulnerable/frail patients had the following mean annual change (95% CI): FVC -1.55 (-2.04 to -1.15) vs -2.12 (-3.11 to -1.24), p=0.03; DLCO -1.96 (-2.44 to -1.57) vs -2.42 (-3.48 to -1.93), p=0.20; and 6MWD -2.23 (-2.89 to -1.60) vs -3.96 (-5.69 to -2.31), p=0.001. Differences in trajectories remained similar with adjustment for age, sex, body mass index, ever smoking, ILD diagnosis, and drug treatment. Conclusion: The simple and practical CFS might contribute to estimation of pulmonary and functional disease progression in patients with fibrotic ILD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».