A Comparison of Frailty Measures Among Patients Referred for Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frailty is highly prevalent in patients referred for kidney transplantation. While the Fried Frailty Phenotype (FP) is widely used, less is known about other frailty assessment tools. We assessed and compared the prevalence of frailty using three tools in kidney transplant waitlist candidates. Methods: Kidney transplant waitlist candidates were prospectively enrolled from five centers from June 2016-Feb 2020. Frailty was primarily defined using the FP as three or more of slowness (using walk time), weakness (using grip strength), weight loss, low activity or exhaustion (the latter three using questionnaires). Secondary tools included a Frailty Index (FI) consisting of 37 variables across the domains of social function/cognition, function, mobility and comorbidity, and the Clinical Frailty Scale (CFS), a frailty screen based on clinician gestalt that ranges from 1 (very fit) to 8 (very severely frail). We used adjusted logistic regression to identify factors associated with frailty measured by the FP. Area under the receiver-operator characteristics (ROC) curves were calculated to compare the FP to the FI and CFS. Results: Of 542 enrolled patients, 64% were male, 80% were white, and the mean age was 54±14. The prevalence of frailty by the FP was 16%; it was 27% for those >65 years old. Of the FP components, low grip strength (41%), and exhaustion (36%) were the most prevalent. Using an established cut point of 0.25 yielded a prevalence of 38% by the FI (46% for those >65). Using a cut-off of 5 on the CFS (mildly frail), frailty prevalence was 4% (7% for those >65). The mean FI score was 0.23±0.14 (max 0.70) and median CFS score was 3 (IQR 2,3) or “managing well”. Diabetes (adjusted odds ratio; aOR 2.0, 95% CI 1.0, 3.8), and cerebrovascular disease (aOR 3.3 95% CI 1.3, 8.5) were associated with frailty defined by the FP. Area under the ROC curve for the FP and FI/CFS were 0.86 (good) and 0.69 (poor) respectively. Conclusions: The prevalence of frailty varies using different measurement tools and there are differences in perceived (CFS) versus measured (FP/FI) frailty among patients referred for transplantation. Determining which tool is most associated with outcomes for waitlisted patients is a future objective of this study.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».