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Enregistrement W4410397266 · doi:10.1111/opn.70030

Diagnostic Accuracy of Self‐Reported Tools for Frailty Assessment in Older Adults With Cancer: A Diagnostic Meta‐Analysis

2025· review· en· W4410397266 sur OpenAlexaboutno aff
Dwi Apriadi, Saranya Pimolkatekul, Evi Susanti, Hsiao‐Yean Chiu, Hui‐Chuan Huang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Older People Nursing · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisModerationGerontologyMEDLINECancerInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Questionnaires are commonly used for rapid frailty assessment. However, which scale is most appropriate for the identification of frailty in older adults with cancer remains unclear. OBJECTIVE: A diagnostic meta-analysis was conducted to examine the sensitivity and specificity of questionnaire-based assessment tools in detecting frailty among older adults with cancer. METHODS: Five databases were searched for eligible studies from inception to January 26, 2025. Study quality was evaluated using the revised Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool. The pooled sensitivity and specificity of the frailty assessment tools were assessed through a bivariate random-effects model. Factors influencing the heterogeneity of sensitivity and specificity values were assessed through moderator analysis, which comprised a subgroup analysis and metaregression. RESULTS: Five questionnaire-based tools (i.e., the Edmonton Frailty Scale, FRAIL scale, Groningen Frailty Indikator [GFI], Tilburg Frailty Indikator, and Vulnerable Elders Survey-13 [VES-13]) for assessing frailty in older adults with cancer were identified in the literature; the most commonly used were the GFI and VES-13. The sensitivity and specificity of the GFI (67% and 81%, respectively) and VES-13 (65% and 81%) were calculated. Studies with a high proportion of male participants had poorer GFI sensitivity. Older patient samples were associated with lower VES-13 sensitivity, and a high prevalence of frailty or patients having stage III-IV cancer was associated with higher sensitivity. CONCLUSION: The GFI and VES-13 demonstrated high specificity but low sensitivity for frailty assessment in older adults with cancer. Frequent assessment with the GFI or VES-13 is recommended to improve frailty detection. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Health-care professionals, including oncology nurses, care managers, and oncologists, can incorporate the GFI and VES-13 into cancer care settings to improve early frailty detection and management. Pre-Registration: The study protocol was registered at PROSPERO (CRD42024505836).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,052
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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