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Enregistrement W7116733114 · doi:10.2196/84271

Analysis of Associated Factors and Construction of Risk Prediction Models for Frailty in Hospitalized Older Adults Living With HIV: Protocol for a Prospective Observational Study

2025· article· en· W7116733114 sur OpenAlexvenueno aff
Fan Li, ChaoYing Xie, Fang Xiang

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyProtocol (science)Intervention (counseling)Quality of life (healthcare)Activities of daily livingRisk assessmentProspective cohort studyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The aging trend of people living with HIV or AIDS in China is increasing day by day. Frailty is a common condition among older adults living with HIV or AIDS and represents a significant cause of poor prognosis, including falls, decreased quality of life, increased mortality, and potentially prolonged hospital stays. Consequently, early frailty screening in this population holds important clinical significance. Objective: This study aims to describe the theoretical basis, research objectives, and implementation plan of a prospective observational study. It will focus on investigating the current status of frailty syndrome in hospitalized older adults living with HIV or AIDS, while simultaneously exploring the development of a clinically applicable risk prediction model. Methods: This study is an ongoing single-center prospective observational study, with a plan to recruit at least 556 hospitalized older adults living with HIV or AIDS (n=445 for development and n=111 for validation). According to the theory of unpleasant symptoms, candidate predictors are categorized into physiological factors (including sociodemographic factors, disease-related influencing factors, sleep, nutrition, and neurocognitive function), psychological factors (including anxiety and depression status), and environmental factors (including social support status). Potential predictors are screened using univariate analysis and least absolute shrinkage and selection operator regression to identify variables for final model inclusion. Model construction and validation employ 3 standard machine learning algorithms: logistic regression, random forest, and support vector machine. Model performance will be evaluated by reporting accuracy, precision, sensitivity, specificity, and the area under the curve. Results: This study is conducted at a designated infectious disease hospital in Changsha, Hunan Province, China. Participant recruitment commenced on December 22, 2024, and as of December 5, 2025, a total of 603 patients have been enrolled. The primary study findings are anticipated to be published in August 2026. Conclusions: The findings of this study are expected to provide clinicians in the department of infectious diseases with a convenient tool for frailty risk prediction, thereby enabling early intervention and ultimately improving the long-term health status and quality of life of people living with HIV.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,004

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,338 · 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
GenreProtocole

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
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Résumé présentoui

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