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Enregistrement W4414244828 · doi:10.1097/brs.0000000000005508

Conflating Disability, Frailty, and Multimorbidity in Adult Spinal Deformity Patients

2025· article· en· W4414244828 sur OpenAlexaffabout
Michael P. Kelly, Francis Lovecchio, Eric O. Klineberg, Justin S. Smith, Breton Line, Jeffrey L. Gum, Themistocles S. Protopsaltis, D. Kojo Hamilton, Alex Soroceanu, Robert K. Eastlack, Pierce D. Nunley, Khaled M. Kebaish, Lawrence G. Lenke, Richard A. Hostin, Munish C. Gupta, Han Jo Kim, Gregory M. Mundis, Christopher P. Ames, Jeffrey M. Hills, Christopher I. Shaffrey, Peter G. Passias, Frank J. Schwab, Virginie Lafage, Renaud Lafage, Shay Bess

Notice bibliographique

RevueSpine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal deformityCategorical variableMultimorbidityCohortCohort studyConflationMEDLINEDeformity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. OBJECTIVE: To examine the degree of overlap between disability, multimorbidity, and frailty in a cohort of ASD patients. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Frailty is a popular topic in spine research, as it is a reported risk factor for poor outcomes. Disability, multimorbidity, and frailty can coexist, sometimes causing or exacerbating one another. It is important to distinguish these conditions for perioperative optimization and to guide research initiatives. METHODS: A multicenter registry of ASD patients was queried for baseline data regarding frailty, as measured by the Edmonton Frail Scale, disability, as measured by the Oswestry Disability Index, and multimorbidity, as measured by the Charlson comorbidity index. The relationships between these measures and both chronological and biological age (PhenoAge) were explored. Exploratory factor analysis (EFA) examined areas of overlap between these diagnoses. RESULTS: There were 861 patients contributing data, mostly female (68%), most undergoing primary surgery at a median age of 66 years [interquartile range (55.1-71.6)], with 6% classified as "Frail." Chronological and PhenoAge showed weak to moderate associations with disability and frailty, though PhenoAge was stronger. There was no evidence of distinct clusters, rather a continuity of condition severity. EFA found overlap between subjective and objective measures of disability, function, and frailty. CONCLUSIONS: Frailty was rare (6%) in this multicenter cohort of patients. Conflation of disability and frailty is a real risk due to overlap in measures of both conditions. Disability and frailty do not form discrete categories but rather exist along a continuum, underscoring the need to abandon categorical labels in favor of continuous measures for both clinical assessment and research settings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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