Comparison of the long-term prognostic value of different frailty instruments in older inpatients: a 5-year prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is associated with increased mortality in older adults, but limited studies compare frailty instruments among inpatients with long-term follow-up. AIMS: To evaluate five frailty scales for predicting 5-year all-cause mortality in older inpatients. METHODS: This prospective cohort study enrolled 917 inpatients aged ≥ 65 years. We used five commonly used scales [Clinical Frailty Scale (CFS), FRAIL, Fried, Edmonton, and the comprehensive geriatric assessment-frailty index (CGA-FI)] to screen or assess frailty and then conducted a 5-year telephone follow-up. The primary endpoint was 5-year all-cause mortality. The predictive value of different frailty scales was compared using Kaplan-Meier (K-M) survival analysis, COX regression models, and the receiver operating characteristic (ROC) curves. RESULTS: The prevalence of frailty ranged from 19.5 to 36.5%. Both K-M survival curves and Cox regression confirmed that frailty patients had higher mortality risk across all scales. After multivariate adjustment, the hazard ratios from highest to lowest, were: CGA-FI, FRAIL, Fried, CFS, and Edmonton (all p < 0.05). Frailty demonstrated moderate performance, with area under the curves (AUCs) ranging from 0.70 to 0.75 (all p < 0.001). CGA-FI had the largest AUC of 0.724, revealing the best predictive value, while FRAIL had the smallest AUC of 0.666. The AUCs of Fried, Edmonton, and CFS gradually decreased, with no statistical differences. Furthermore, CFS has the highest sensitivity (77.5%). CONCLUSIONS: Frailty identified by all scales is associated with an increased risk of long-term mortality. CFS is the preferred frailty screening scale, while CGA-FI is the most accurate assessment scale. Trial registration ChiCTR1800017204 (07/18/2018).
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».