Assessment of Frailty in Patients with Heart Failure: A New Heart Failure Frailty Score Developed by Delphi Consensus
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The Heart Failure Frailty Score (HFFS) is a novel, multidimensional tool to assess frailty in patients with heart failure (HF). It has been developed to overcome limitations of existing frailty assessment tools while being practical for clinical use. The HFFS reflects the concept of frailty as a multidimensional, dynamic and potentially reversible state, which increases vulnerability to stressors and risk of poor outcomes in patients with HF. METHODS AND RESULTS: The HFFS was developed through a Delphi consensus process involving 54 international experts. This approach involved iterative rounds of questionnaires and interviews, where a panel of experts provided their opinions on specific questions prepared by the Steering Committee. The experts were invited to vote and share their views anonymously, using a 5-point Likert scale over iterative rounds. An 80% threshold was set for agreement or disagreement for each statement. Twenty-two variables from four domains (clinical, functional, psycho-cognitive and social) have been selected for inclusion in the HFFS after the third round of the Delphi process. A shorter version (S-HFFS), including 10 variables, has also been developed for daily clinical use. CONCLUSIONS: The HFFS is a new multidimensional tool for the identification of frailty in patients with HF. It should also enables healthcare providers to identify potential 'red flags' for frailty in order to develop personalized care plans. The next step will be to validate the new score in patients with HF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».