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Enregistrement W4399055774 · doi:10.1136/heartjnl-2024-bcs.150

153 Agreement among frailty assessment tools and their association with quality of life in older patients with heart failure: a comparison of four instruments

2024· article· en· W4399055774 sur OpenAlexaboutno aff
Sunanthiny Krishnan, Shirley Sze, Iain Squire

Notice bibliographique

RevueHeart failure · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Heart failureBarthel indexCohortPhysical therapyGerontologyActivities of daily livingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Frailty is highly prevalent in older patients with heart failure (HF) and is associated with poor clinical outcomes. Many tools are available for assessing frailty, however, very few studies have simultaneously evaluated different frailty tools and their relation to quality of life (QoL) within the same cohort of patients. We studied the agreement between 4 commonly used frailty tools and their association with QoL and functional dependence amongst older patients with HF. <h3>Methods</h3> We recruited older adults (aged ≥ 65) with HF from a hospital-based HF clinic and assessed their frailty using 4 tools: Clinical Frailty Scale (CFS), Fried Frailty Phenotype (FP), Short Physical Performance Battery (SPPB) and Edmonton Frail Scale (EFS). Patients were classified as frail and non-frail according to cut-offs specified by each instrument. Functional dependence and QoL were assessed using Barthel Index (BI) and Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ-12), respectively. Kappa statistics was used to assess the level of agreement between the frailty tools. <h3>Results</h3> We studied 150 participants [median age: 80 (range 65–94) years, 65% male]. Thirty-eight percent had HF with reduced ejection fraction; One fifth had NYHA III/IV symptoms; median NT-proBNP 2137 ng/L (IQR = 1120–5028). The SPPB model identified the highest proportion of patients as frail (69%), followed by CFS (67%), FP (57%) and EFS (47%) (table 1). Forty-five patients (30%) were classified as frail by all 4 tools (figure 1). There was moderate agreement between SPPB vs CFS (&amp;kgreen; = 0.49) and SPPB vs FP (&amp;kgreen; = 0.43) and fair agreement between FP vs CFS (&amp;kgreen; = 0.29), FP vs EFS (&amp;kgreen; = 0.25), CFS vs EFS (&amp;kgreen; = 0.27) and SPPB vs EFS (&amp;kgreen; = 0.220), all p &lt; 0.001 (table 2). Of the frailty tools, CFS had the strongest correlation with BI (r = -0.703, p &lt; 0.001), whilst EFS had the strongest correlation with KCCQ-12 (r = -0.627, p &lt; 0.001). Worse frailty status determined by any frailty tool was significantly associated with poorer QoL and functional dependence after adjusting for age and NYHA class. <h3>Conclusion</h3> SPPB had moderate agreement with FP and CFS while EFS had low agreement with other frailty tools. Frailty was significantly associated with functional dependence and QoL in older patients with HF. Our observations have implications for the application of clinical frailty tools in clinical practice and in research. <h3>Conflict of Interest</h3> None

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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