Comparison of Clinical Frailty Scale and Edmonton Frail Scale in older adults presenting to the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aimed to compare the prognostic values of Edmonton Frail Scale and Clinical Frailty Scale in the emergency department and determine their suitability for patient management. Materials and Method: This study was conducted as a single-center prospective observational study. Patients aged 65 and older who presented to the emergency department were included. Clinical Frailty Scale and Edmonton Frail Scale scores, the emergency department outcomes, length of stay in the emergency department, 30-day mortality, and 30-day readmission data of the patients were recorded. ROC analysis was performed to examine the predictive values on outcomes. DeLong Test was used to compare the predictive values. Results: This study included 400 patients. Intensive care unit admission was significantly more frequent in the frail group according to both Edmonton Frail Scale and Clinical Frailty Scale. The length of stay in the emergency department was significantly longer in the frail group in both classifications. The mortality rate was significantly higher in the frail group in both classifications. The optimal cut off value for predicting mortality was found to be 9 for Edmonton Frail Scale and 7 for Clinical Frailty Scale. There was no significant difference between the predictive values of two scales. Conclusion: We found that two frail scales have good predictive values for adverse outcomes, such as mortality and the need for Intensive care unit admission in the emergency department. We believe that both scores would be valuable in guiding decisions for the emergency department usage due to their similar predictive values. Keywords: Geriatrics; Emergency Service; Hospital; Frailty; Frail Elderly; Mortality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».