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Enregistrement W6921019265 · doi:10.6084/m9.figshare.c.3641324

Using an accumulation of deficits approach to measure frailty in a population of home care users with intellectual and developmental disabilities: an analytical descriptive study

2015· other· en· W6921019265 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2015
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinomial logistic regressionLogistic regressionPopulationCohortCohort studyGeriatricsFrailty IndexActivities of daily living

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The aging population of adults with intellectual and developmental disabilities (IDD) is growing. In the general aging population, frailty is commonly used to predict adverse health outcomes, including hospital use, death, and admission to long-term care. However, existing frailty measures are less appropriate for aging persons with IDD, given their pre-existing conditions and limitations. An accumulation of deficits approach, which is now widely used to describe frailty in the general population, may be more suitable for persons with IDD. Frailty measures specific to persons with IDD have not been widely studied. Methods Using pre-determined criteria, a frailty index (FI) specific to persons with IDD was developed based on items in the Resident Assessment Instrument - Home Care (RAI-HC), and using the assessments of 7,863 individuals with IDD in Ontario (aged 18–99 years) admitted to home care between April 1st, 2006 and March 31st, 2014. FI scores were derived by dividing deficits present by deficits measured, and categorized into meaningful strata using stratum-specific likelihood ratios. A multinomial logistic regression model identified associations between frailty and individual characteristics. Results The resulting FI is comprised of 42 deficits across five domains (physiological, psychological, cognitive, social and service use). The mean FI score was 0.22 (SD = 0.13), equivalent to 9 deficits. Over half of the cohort was non-frail (FI score 0.30). Controlling for individual characteristics, women were more likely to be frail compared to men (OR = 1.39, 95 % CI: 1.23–1.56). Individuals who were frail were significantly more likely to have a caregiver who was unable to continuing caring (OR = 1.86, 95 % CI: 1.55–2.22) or feeling distressed (OR = 1.54, 95 % CI: 1.30–1.83). Living with a family members was significantly protective of frailty (OR = 0.35, 95 % CI: 0.29–0.41), compared to living alone. Conclusions Using the FI to identify frailty in adults with IDD is feasible and can be incorporated into existing home care assessments. This could offer case managers assistance in identifying at-risk individuals. Future analyses should evaluate this measure’s ability to predict future adverse outcomes.

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)0,002
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,079 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
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