Development and internal validation of a new life expectancy estimator for multimorbid older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As populations are aging, the number of older patients with multiple chronic diseases demanding complex care increases. Although clinical guidelines recommend care to be personalized accounting for life expectancy, there are no tools to estimate life expectancy among multimorbid patients. Our objective was therefore to develop and internally validate a life expectancy estimator specifically for older multimorbid adults. METHODS: We analyzed data from the OPERAM (OPtimising thERapy to prevent avoidable hospital admissions in multimorbid older people) study in Bern, Switzerland. Participants aged 70 years old or more with multimorbidity (3 or more chronic medical conditions) and polypharmacy (use of 5 drugs or more for > 30 days) were included. All-cause mortality was assessed during 3 years of follow-up. We built a 3-year mortality prognostic index and transformed this index into a life expectancy estimator. Mortality risk candidate predictors included demographic variables (age, sex), clinical characteristics (metastatic cancer, number of drugs, body mass index, weight loss), smoking, functional status variables (Barthel-Index, falls, nursing home residence), and hospitalization. We internally validated and optimism corrected the model using bootstrapping techniques. We transformed the mortality prognostic index into a life expectancy estimator using the Gompertz survival function. RESULTS: Eight hundred five participants were included in the analysis. During 3 years of follow-up, 292 participants (36%) died. Age, metastatic cancer, number of drugs, lower body mass index, weight loss, number of hospitalizations, and lower Barthel-Index (functional impairment) were selected as predictors in the final multivariable model. Our model showed moderate discrimination with an optimism-corrected C statistic of 0.70. The optimism-corrected calibration slope was 0.96. The Gompertz-predicted mean life expectancy in our sample was 5.4 years (standard deviation 3.5 years). Categorization into three life expectancy groups led to visually good separation in Kaplan-Meier curves. We also developed a web application that calculates an individual's life expectancy estimation. CONCLUSION: A life expectancy estimator for multimorbid older adults based on an internally validated 3-year mortality risk index was developed. Further validation of the score among various populations of multimorbid patients is needed before its implementation into practice. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02986425. First submitted 21/10/2016. First posted 08/12/2016.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».