Development and testing of an electronic frailty index using Canadian electronic medical record data in primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a state of increased vulnerability from physical, social, and cognitive factors and can result in several negative health outcomes at an individual and systemic level. Existing electronic medical record (EMR) data can be optimized to identify patients' frailty level in primary care to facilitate early intervention and management of frailty in an efficient manner. The purpose of this work was to develop and validate a Canadian electronic frailty index (eFI) using primary care EMR data. METHODS: We built a Canadian eFI based on the existing UK 36-factor eFI and tested it using EMR data from British Columbia (BC) primary care practices. We used a retrospective cross-sectional design to examine the concurrent criterion validity of the eFI by testing the hypotheses that increasing frailty is associated with (1) higher numbers of primary care visits, (2) increased presence of polypharmacy, and (3) increased presence of cognitive impairment. Hypotheses were tested using Poisson and Logistic regression modelling. The data source for analysis was the BC-Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network. RESULTS: Our frailty algorithm was successful in its ability to calculate frailty scores for patients. A total of 15,178 patients met eligibility criteria from 22 primary care practices and 108 care providers. Ages ranged from 65 to 109 (mean 75.7); 54.2% were females. The number of frailty factors detected for patients ranged from 0 to 28 (mean 7.1). Analyses showed significant associations (p < 0.0001) between frailty levels and increasing age, material deprivation, and social deprivation. There were significant associations (p < 0.0001) between increasing frailty scores and our three outcomes. Individuals who were severely frail had nine more annual primary care visits, nine times the odds of concurrent polypharmacy, and approximately double the odds of cognitive impairment than someone who was not frail. CONCLUSIONS: Our study provides evidence for initial implementation of the eFI in primary care. There is significant potential for EMR data to facilitate early detection of frailty and drive care planning with healthcare teams. Integrating the eFI within primary care provides a tremendous opportunity to screen and manage frailty with the long-term goal of reducing negative patient health outcomes and often unnecessary healthcare costs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».