基于常规收集的数据的脆弱性指数:一个范围审查
Schenelle Dayna Dlima1, Danielle Harris1, Abodunrin Quadri Aminu2
1School of Health Sciences, Faculty of Biology, Medicine and Health, The University of Manchester, Manchester, UK; National Institute for Health and Care Research, Applied Research Collaboration - Greater Manchester, School of Health Sciences, Faculty of Biology, Medicine and Health, The University of Manchester, Manchester, UK; National Institute for Health and Care Research Policy Research Unit in Healthy Ageing, School of Health Sciences, Faculty of Biology, Medicine and Health, The University of Manchester, Manchester, UK.
The Journal of frailty & aging
|May 4, 2025
概括
常规数据可以计算脆弱性指数 (FI),提供可行的风险分层工具. 然而,研究仅限于高收入国家,目前FI专注于医疗赤字.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 虚弱指数 (FI) 量化了健康缺陷.
- 常规的临床和行政数据可以自动计算FI.
- 目前对基于常规数据的FI的研究需要评估.
研究的目的:
- 进行从常规数据构建的脆弱指数研究的范围审查.
- 评估当前的研究环境,并确定趋势和差距.
主要方法:
- 在七个数据库中搜索了2013-2023年间出版的文学作品.
- 包括关于FI的原始研究文章,使用特定类别的赤字的常规数据.
- 选了7526个出版物,其中218个在最终审查中.
主要成果:
- 研究主要来自北美 (47.7%) 和社区环境 (35.3%).
- 基于常规数据的FI主要用于风险分层 (51.4%).
- 确定了611个独特的缺陷,主要是"疾病" (34.4%) 和"症状/迹象" (32.1%).
结论:
- 基于常规数据的金融机构是可行的,并有效的风险分层.
- 研究集中在高收入国家,采用缓慢的采用和医疗专注的赤字方法.
- 未来的研究应该探索LMIC的适用性,并利用非临床数据进行主动的脆弱性管理.
