Validation of the hospital frailty risk score in China
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To validate the Hospital Frailty Risk Score (HFRS) in Chinese hospital settings, describing how patients are allocated to frailty risk groups and how frailty risk is associated with length of stay (LoS) and hospital costs. DESIGN: Retrospective observational study. SETTING: Forty-eight hospitals in Lvliang City, Shanxi Province, China. SUBJECTS: Patients aged 75 years or older hospitalised between 1 January 2022 and 31 December 2023 (n = 34,731). METHODS: A logistic regression model examined the association between long length of stay (LoS) and frailty risk. A generalised linear model assessed the association between hospital costs and frailty risk. Subgroup analyses of age group, sex, and hospital tiers were conducted. RESULTS: 22.2% of patients were categorised as having zero risk, 62.4% as low risk, 15.3% as intermediate risk, and 0.08% as high risk. Compared to the zero risk group: for those with low risk, the probability of long LoS was 1.92 (95% CI 1.79-2.06) times higher and hospital costs were ¥1926 (95% CI 1655-2197) higher; for those with intermediate risk, the probability of long LoS was 2.7 (95% CI 2.49-2.96) times higher and hospital costs were ¥4284 (95% CI 3916-4653) higher; and for those with high risk, the probability of long LoS was 6.7 (95% CI 3.06-14.43) times higher and hospital costs were ¥16,613 (95% CI 12,827-20,399) higher. The explanatory power of the HFRS held across subgroups. CONCLUSIONS: Compared to patients aged 75 + elsewhere, those in China had lower frailty risk scores, likely reflecting a younger age structure and recording of fewer diagnosis codes. Even so, the HFRS is a powerful predictor of long length of stay and hospital costs in China.
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 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 | 0,003 |
| 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 ».