In search of a characterisation of frailty: applying exploratory factor analysis to ageing preoperative patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a useful prognostic concept which has spread to many clinical settings, including perioperative medicine. However, there is no consensus on its definition. This situation could impair its screening and the correction of underlying disturbances that have an influence on the clinical course of ageing patients. METHODS: In order to achieve a more precise characterisation of frailty, an exploratory factor analysis (EFA) was performed on the variables of eight frailty scales: Clinical Frailty Scale (CFS), FRAIL scale, Edmonton scale, Fried criteria, Robinson scale, Risk Analysis Index, the Frailty Index and the Modified Frailty Index. Later, a concordance study between the factors found in EFA and frailty according to the CFS (≥ 4 points) was conducted. One-hundred nine preoperative patients aged 65 years or older (60% men) were included, and data were collected from medical history and physical and laboratory tests. Our aim was to explain the behaviour of well-known frailty-related variables by identifying the factors that influenced them and to investigate whether these factors were related to frailty. RESULTS: Three factors were found, each relating to a different set of variables: F1 representing comorbidities; F2 being an aggregation of disturbances in physical activity, cognitive status and anaemia; and F3 portraying alterations of the emotional sphere. The concordance study showed a strong association of F2 with frailty: adjusted OR 3.65 (95% CI 1.57 to 8.53). F3 presented a milder relationship: OR 2.54 (95% CI 1.28 to 5.02). No association of F1 with frailty was found: OR 1.15 (95% CI 0.58 to 2.26). CONCLUSIONS: In our quest to characterise frailty, we found that this is best described by an aggregate of reductions in physical activity, impairment in cognitive status and anaemia, while comorbidities are not associated with it. This could support a modified version of the phenotypic model against other paradigms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».