Validation of patient’s ability to ‘self-frailty score’ using a modified Rockwood frailty score
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Frailty scoring plays a vital role in perioperative care, identifying those who benefit from shared decision-making and those at risk of heightened mortality and extended stays. We aimed to assess the feasibility of self-assessing frailty and its potential as a tool for identifying frail patients to enhance perioperative preparation and outcomes. Methods Between August 2024 and January 2025, a modified Rockwood frailty score with eight categories was given to patients in the Older Person’s Assessment Service, Emergency Department, and Outpatient Clinic at Morriston Hospital. Patients completed the score on paper or electronically. Patient and clinician scores were compared and analysed. Results A total of 173 paired questionnaires were completed. Twelve paper questionnaires were excluded due to incomplete responses. No electronically completed questionnaires were excluded. Amongst the remaining 161 paired questionnaires, a strong correlation was observed between patient and clinician, with most discrepancies differing by just one. The highest levels of agreement were in those with mild and moderate frailty, while the most significant discrepancies were in the ‘managing well’ category. The mean self-assessed frailty score was 4.12 (SD = 1.818), and the mean clinician-assessed frailty score was 4.29 (SD = 1.637). The correlation score between self-assessed and clinician-assessed frailty scores was 0.852, which was statistically significant (p < 0.001). Conclusions The strong correlation between patient self-reported and clinician-assessed frailty scores highlights a general agreement between the two perspectives. However, clinicians tend to assign slightly higher frailty levels, particularly in less severe cases. These findings underscore the value of integrating electronic self-screening tools to assess patients for frailty and identify those who would benefit from perioperative assessment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».