Fragilidad: en busca de herramientas de evaluación preoperatoria
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the perioperative context, a frailty evaluation scale must consider certain characteristics such as validation, execution speed, simplicity, the capacity to measure multiple dimensions and not being dependent on a cognitive or physical test that could not be performed prior to surgery. The test should select patients that could benefit from interventions aimed to improve their postoperative outcomes. Aim: To validate two frailty evaluation scales for the perioperative period. Material and Methods: The Risk Analysis Index with local modifications (RAI-M) were applied to 201 patients aged 73 +/- 7years (49% women) and the Edmonton frailty scale were applied in 151 patients aged 73 +/- 7 years (49% women) in the preoperative period. Their results were compared with the Rockwood frailty index. Results: The Edmonton frail scale showed adequate psychometric properties and assessed multiple dimensions through 8 of the 11 original questions, achieving a discrimination power over 80% compared to the Rockwood Index. The RAI- M, demonstrated solid psychometric properties with a tool that examines 4 dimensions of frailty through 15 questions and reviewing the presence of 11 medical comorbidities. This scale had a discrimination power greater than 85% and it was significantly associated with prolongation of the planned hospital stay and mortality. Conclusions: RAI-M is a short and easily administered scale, useful to detect frailty in the preoperative period.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».