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Enregistrement W4416854455 · doi:10.1186/s12245-025-01061-5

Comparison of two electronic medical record-based frailty assessment tools and their association with adverse outcomes in older hospitalized patients with urgent admissions

2025· article· en· W4416854455 sur OpenAlexaboutno aff
Benchuan Hao, Yongping Xu, Hui-Min Yang, Liangchen Li, Zhang Zhong, Huihui Xia, Dapeng Song, Chaosheng Du, Zhenzhen Yang, Bei Zhao

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Emergency Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)AngiologyAdverse effectMEDLINERisk assessmentElectronic health record

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frailty assessment is crucial for predicting outcomes in acute care settings; however, its application remains challenging. Therefore, this study aims to evaluate and compare two electronic medical record-based tools-the Canadian Institute for Health Information Hospital Frailty Risk Measure (CIHI-HFRM) and the United Kingdom Hospital Frailty Risk Score (UK-HFRS)-in older patients requiring urgent admission. METHODS: In this retrospective cohort study, we analyzed 35,564 patients aged 65 or older from the MIMIC-IV 2.0 database. Frailty was assessed using CIHI-HFRM and UK-HFRS. Primary outcomes included in-hospital mortality, one-year post-discharge mortality, post-discharge care needs, timely hospital discharge, and one-year readmission rates. Logistic regression, Cox regression, and competing risk models were used for analysis. RESULTS: The CIHI-HFRM and UK-HFRS were significantly associated with in-hospital mortality [odds ratio (OR) per point: CIHI-HFRM 1.10 (95% confidence interval (CI) 1.07-1.13); UK-HFRS 1.06 (95% CI 1.05-1.07)] and one-year post-discharge mortality [hazard ratio (HR) per point: CIHI-HFRM 1.08 (95% CI 1.06-1.09); UK-HFRS 1.05 (95% CI 1.04-1.05)]. Both measures were associated with prolonged hospital stays and post-discharge care needs, while only CIHI-HFRM was linked to one-year readmission risk. CONCLUSION: The CIHI-HFRM and UK-HFRS effectively stratify adverse outcomes risk in older patients requiring urgent admission. They may be considered alongside traditional measures as part of a pragmatic multimodal pathway, which represents a potential direction for clinical application.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,399
Écart entre enseignants0,372 · 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'admission1
Résumé présentoui

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