The pictorial fit-frail scale: a novel tool for frailty assessment in critically ill older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a state of high vulnerability to adverse health outcomes. It is an important factor influencing the prognosis of older, critically ill patients. Several methods to assess frailty were evaluated in the critical care setting. The Pictorial Fit-Frail Scale (PFFS) is a validated quick and easy-to-use tool for frailty assessment. It takes < 5 min to fill by the patient or caregiver; it requires no clinical examination by medical staff. This study evaluated the use of the PFFS in an intensive care unit (ICU). METHODS: A single-center retrospective study, performed in an 18-bed mixed medical-surgical ICU in a university-affiliated tertiary hospital. As of 1/9/2022, all older patients are routinely asked to fill out the PFFS. Patients were grouped based on their PFFS score. Baseline characteristics and admission outcomes were compared. Correlation between the PFFS and prognostic scores was examined. Mortality was analyzed using logistic and Cox regressions. RESULTS: 168 patients were included. 56 (33.33%) patients were non-frail, 81 (48.21%) were mildly-moderately frail, and 31 (18.45%) were severely frail. There were no differences in baseline characteristics or prognostic scores between frailty groups. No correlation was found between PFFS, age, APACHE2, and SOFA24. Multivariate logistic regression demonstrated an association between frailty and 90d but not with ICU mortality. Cox regression demonstrated higher mortality in the mild-moderate frailty (HR 2.053, 95%CI 1.009, 4.179) and severe frailty (HR 4.353, (95% CI 1.934, 9.801)) groups compared to the non-frail group. CONCLUSION: Frailty assessment by the PFFS in the ICU is feasible. Frailty is a distinct characteristic of older, critically ill patients and is independently associated with 90d mortality.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».