Assessment of frailty by paramedics using the clinical frailty scale - an inter-rater reliability and accuracy study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Frailty assessment by paramedics in the prehospital setting is understudied. The goals of this study were to assess the inter-rater reliability and accuracy of frailty assessment by paramedics using the Clinical Frailty Scale (CFS). Methods This was a cross-sectional study with paramedics exposed to 30 clinical vignettes created from real-life situations. There was no teaching intervention prior to the study and paramedics were only provided with the French version of the CFS (definitions and pictograms). The primary outcome was the inter-rater reliability of the assessment. The secondary outcome was the accuracy, compared with the expert-based assessment. Reliability was determined by calculating an intraclass correlation coefficient (ICC). Accuracy was assessed through a mixed effects logistic regression model. A sensitivity analysis was carried out by considering that an assessment was still accurate if the score differed from no more than 1 level. Results A total of 56 paramedics completed the assessment. The overall assessment was found to have good inter-rater reliability (ICC = 0.87 [95%CI 0.81–0.93]). The overall accuracy was moderate at 60.6% (95%CI 54.9–66.1) when considering the full scale. It was however much higher (94.8% [95%CI 92.0–96.7] when close assessments were considered as accurate. The only factor associated with accurate assessment was field experience. Conclusion The assessment of frailty by paramedics was reliable in this vignette-based study. However, the accuracy deserved to be improved. Future research should focus on the clinical impact of these results and on the association of prehospital frailty assessment with patient outcomes. Registration This study was registered on the Open Science Framework registries ( https://doi.org/10.17605/OSF.IO/VDUZY ).
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,196 | 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 ».