A frailty index for predicting mortality, healthcare resources and costs of cardiac procedure patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canada’s aging population is growing steadily. Older age is associated with frailty, defined as the accumulation of age and illness-related deficits, which can be measured using a frailty index. Objectives: 1) To develop a non-weighted and weighted frailty index for cardiac procedure patients and to use these to predict mortality. 2) To develop a weighted frailty index for cardiac procedures to predict healthcare utilization and costs. For objectives 1 and 2, the created frailty indices were compared with an existing frailty index. 3) To explore healthcare provider and hospital administrator perspectives on the clinical usefulness and feasibility of implementing a frailty index for cardiac procedures. Methods: This was a retrospective cohort study involving cardiac procedure patients using healthcare administrative data followed by key informant interviews with providers and hospital administrators using reflexive thematic analysis. Results: 64,822 open-heart surgery patients and 2,024 transcatheter aortic valve implantation (TAVI) patients were included in the retrospective cohort studies. For predicting mortality, the multivariable regression model containing the weighted frailty index showed a small improvement in the open-heart surgery cohort versus the non-weighted index model (concordance-statistic=0.80 [95% Confidence Interval (CI): 0.78,0.81] versus 0.79 [95% CI: 0.77,0.80] respectively). In the TAVI cohort, the pre-existing frailty index model had the greatest prediction capability. For healthcare costs, the weighted frailty index model demonstrated the highest predictive abilities in both cohorts. For length of initial hospital stay, the weighted frailty index model had the highest prediction abilities in the open-heart surgery cohort and similar capabilities to the model containing the pre-existing frailty index in the TAVI cohort. Key informant interviews revealed four themes regarding a cardiac procedure-specific frailty index: (1) potential uses; (2) feasibility for prehabilitation; (3) logistics of implementation; (4) future implementation. Subthemes included surgical candidacy and electronic incorporation of the index into health information systems. Conclusion: Researchers may choose the pre-existing frailty index for predicting TAVI mortality or the weighted frailty index when predicting healthcare costs and resources. A cardiac procedure-specific frailty index could be useful to healthcare providers when determining surgical candidacy and optimizing preoperative care, especially if electronically integrated into health information systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».