#2711 Geriatric assessment use to frailty prediction in older CKD patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Frailty is common among chronic kidney disease (CKD) patients. The 2024 KDIGO guidelines recommend identifying frailty as a key factor in CKD management. The Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) is the gold-standard methodology used by geriatricians to define frailty. Our aim was to identify predictors of frailty in CKD patients, using CGA methodology. Method We evaluated 204 patients aged ≥65 years in 2024: 111 with CKD stages 3 to 5, 71 on dialysis, and 22 receiving conservative care in a single nephrology unit. A multidisciplinary team, including a nephrologist specialized in geriatrics, conducted the CGA. Data collection included demographics and clinical parameters, as well as assessments of activities of daily living (ADL), cognitive function, nutritional status, mobility, and social support. Statistical analysis was performed using SPSS v.29. Results Among the 204 patients, the mean age was 79.1 (±7.2) years, 58.2% were male, 32.7% were widowed, and 28% were institutionalized, 52.5% had diabetes, and 27.7% had heart failure. Overall, 25% of patients were classified as frail based on the CGA. Frailty prevalence varied depending on the assessment tool used: 26.5% according to the Fried Index (FI >3), 23.5% according to the Edmonton Frailty Scale (EFS >8), and 58.3% according to the Clinical Frailty Scale (CFS >5). Frailty prevalence also differed across CKD stages (Table 1). Logistic regression identified four significant predictors of frailty: activities of daily livings [(Barthel Index (Exp(B) = 0.191, P < 0.001), Lawton and Brody Scale (Exp(B) = 0.145, P = 0.001)], mobility [Short Physical Performance Battery (SPPB) (Exp(B) = 0.575, P = 0.001)] and depression (Exp(B) = 21.057, P = 0.013). The model showed an excellent fit (Nagelkerke's R² = 0.835, 92.3% accuracy). Conclusion Frailty identification has a significant impact on CKD management. Simple, time-efficient tools should be integrated into routine care to facilitate early detection and intervention. The EFS may be particularly useful due to its shorter administration time while maintaining alignment with CGA results. Identifying frailty syndromes such as impaired mobility (SPPB) and depression could help target modifiable risk factors and improve patient outcomes. Conversely, declines in ADL function, while strong frailty predictors, may indicate a stage too advanced for effective intervention. To our knowledge, this is the first study to evaluate frailty across the full CKD continuum, from early to advanced stages, and to identify predictors that may be relevant across all CKD stages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».