Correlación de la escala clínica de fragilidad y el algoritmo de fragilidad propuesto por la Universidad Dalhousie en adultos mayores
Notice bibliographique
Résumé
Introducción. La fragilidad es definida como el deterioro funcional en relación con el envejecimiento. En la actualidad no existe una medida estandarizada para su diagnóstico. Objetivo. Determinar la correlación de la Escala Clínica de Fragilidad (CFS) y el algoritmo propuesto por la Universidad Dalhousie en adultos mayores durante la pandemia por COVID-19. Métodos. Se examinó a 444 pacientes en diferentes niveles asistenciales, la fragilidad se medió con la CFS y el algoritmo. Se utilizaron estadísticas descriptivas para presentar las variables. Se aplicaron modelos de regresión lineal para cuantificar la correlación entre los puntajes de ambos instrumentos. Resultados. El algoritmo indicó un 21.17% de adultos mayores ligeramente frágiles, 20.95% vulnerables y 8.33% severamente muy frágiles. Por otro lado, con la CFS hubo 28.38% adultos mayores ligeramente frágiles, 25.9% moderadamente frágiles y 2.93% vulnerables no dependientes. Se encontró una correlación de 54.5% de los casos y obteniendo un Rho de Spearman de 0.79 con un valor de p <0,001. Conclusión. Hay un cierto nivel de correlación según el modelo de regresión lineal pero no lo suficiente para ser estandarizada por lo cual se recomienda el uso de otros instrumentos de manera individualizada.
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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 | 0,016 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».