Claims-Based Frailty Index and Its Relationship With Commonly Used Clinical Frailty Measures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship of claims-based frailty index (CFI), a validated measure to identify frail individuals using Medicare data, and frailty measures used in clinical practice has not yet been fully explored. METHODS: We identified community-dwelling participants of the 2015 National Health and Aging Trends Study (NHATS) whose CFI scores could be calculated using linked Medicare claims. We calculated 9 commonly used clinical frailty measures from their NHATS in-person examination: Study of Osteoporotic Fracture Index (SOF), FRAIL Scale, Frailty Phenotype, Clinical Frailty Scale (CFS), Vulnerable Elder Survey-13 (VES-13), Tilburg Frailty Indicator (TFI), Groningen Frailty Indicator (GFI), Edmonton Frail Scale (EFS), and 40-item Frailty Index (FI). Using equipercentile method, CFI scores were linked to clinical frailty measures. C-statistics and test characteristics of CFI to identify frailty as defined by each clinical frailty measure were calculated. RESULTS: Of the 3 963 older adults, 44.5% were ≥75 years, 59.4% were female, and 82.3% were non-Hispanic White. A CFI of 0.25 was equipercentile to the following clinical frailty measure scores: SOF 1.4, FRAIL 1.8, Phenotype 1.8, CFS 5.4, VES-13 5.7, TFI 4.6, GFI 5.0, EFS 6.0, and FI 0.26. The C-statistics of using CFI to identify frailty as defined by each clinical measure were ≥0.70, except for CFS and VES-13. The optimal CFI cutpoints to identify frailty per clinical frailty measure ranged from 0.212 to 0.242, with sensitivity and specificity of 0.37-0.83 and 0.66-0.84, respectively. CONCLUSIONS: Understanding the relationship of CFI and commonly used clinical frailty measures can enhance the interpretability and potential utility of CFI.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».