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Enregistrement W4403832744 · doi:10.1681/asn.2024vfmy5j0n

Comparison of Claims-Based Definitions vs. Measured Frailty in Patients with CKD

2024· article· en· W4403832744 sur OpenAlexaffabout
Oksana Harasemiw, Ranveer Brar, Paul Komenda, Claudio Rigatto, Bhanu Prasad, Clara Bohm, Navdeep Tangri

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthorityUniversity of ManitobaSeven Oaks General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Frailty is common in patients with Chronic Kidney Disease (CKD), and those affected by both conditions are at increased risk of adverse outcomes including worsened disability, hospitalization, and death. Collecting data on frailty status as part of routine clinical care could enhance care by identifying patients at high risk of adverse events. Clinical assessment of frailty is time and resource intensive. Frailty definitions based on administrative data might provide a feasible and efficient alternative. The primary objective of this study was to compare agreements between administrative claims-based definitions for frailty versus objectively measured frailty in adults with advanced (Stage G4+), non-dialysis CKD. Methods: The cohort consisted of Manitoba participants from the Canadian Frailty Observation and Interventions Trial (CanFIT). This multicentre cohort study followed 442 adults with an eGFR < 30mL/min/1.73 m2 longitudinally. At each visit, an assessment was conducted to determine frailty status using the Fried Frailty Index, Short Physical Performance Battery, and healthcare providers impression. The CanFIT database was linked to several administrative health databases at the Manitoba Centre for Healthy Policy to calculate two claims-based frailty indices, the Segal Frailty Index and the Pre-operative Frailty Index, which have been previously validated in the non-CKD literature. Results: Of participants included, the mean age was 65.8±13.9 years and 58.4% were male; 87.8% had hypertension, 61.3% dyslipidemia, and 57.5% diabetes. The prevalence of frailty varied from 18.1% to 69.5% depending on definition. Agreement between claims-based frailty indices and objective and subjective measures of frailty was low to modest (κ 0.08–0.31). Individuals considered frail, using both administrative or measured definitions, had an increased risk of all-cause mortality and hospitalization. Conclusion: This study suggests that claims-based definitions of frailty developed in the general population are poor substitutes for identifying frailty in individuals with advanced, non-dialysis CKD. Efforts to integrate valid and efficient frailty assessments in clinical practice are needed to improve clinical decision making.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,120 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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