Do commonly used frailty models predict mortality, loss of autonomy and mental decline in older adults in northwestern Russia? A prospective cohort study

Abstract

BackgroundFrailty prevalence differs across countries depending on the models used to assess it that are based on various conceptual and operational definitions. This study aims to assess the clinical validity of three frailty models among community-dwelling older adults in north-western Russia where there is a higher incidence of cardiovascular disease and lower life expectancy than in European countries.MethodsThe Crystal study is a population-based prospective cohort study in Kolpino, St. Petersburg, Russia. A random sample of the population living in the district was stratified into two age groups: 65–75 (n = 305) and 75+ (n = 306) and had a baseline comprehensive health assessment followed by a second one after 33.4 +/−3 months. The total observation time was 47 +/−14.6 months. Frailty was assessed according to the models of Fried, Puts and Steverink-Slaets. Its association with mortality at 5 years follow-up as well as dependency, mental and physical decline at around 2.5 years follow up was explored by multivariable and time-to-event analyses.ResultsMortality was predicted independently from age, sex and comorbidities only by the frail status of the Fried model in those over 75 years old [HR (95 % CI) = 2.50 (1.20–5.20)]. Mental decline was independently predicted only by pre-frail [OR (95 % CI) = 0.24 (0.10–0.55)] and frail [OR (95 % CI) = 0.196 (0.06–0.67)] status of Fried model in those 65–75 years old. The prediction of dependency and physical decline by pre-frail and frail status of any the three frailty models was not statistically significant in this cohort of older adults.ConclusionsNone of the three frailty models was valid at predicting 5 years mortality and disability, mental and physical decline at 2.5 years in a cohort of older adults in north-west Russia. Frailty by the Fried model had only limited value for mortality in those 75 years old and mental decline in those 65–75 years old. Further research is needed to identify valid frailty markers for older adults in this population.

Mortality Risk Along the Frailty Spectrum: Data from the National Health and Nutrition Examination Survey 1999 to 2004

“…The Cardiovascular Health Study demonstrated the relative risk of mortality in prefrail individuals over a 4 year time period to be 1.67, (95% CI = 1.29–2.15), and another study that evaluated men aged 65 and older found prefrail participants were 36% more likely to die than robust individuals. Other studies such as the Crystal study and The Three‐City Study challenge this association, with their findings failing to show statistically significant greater mortality in prefrail participants, making this relationship unclear.…”

The prevalence of geriatric syndromes in general practice

“…Наиболее распространенными причинами развития саркопении являются хро-ническая сердечная недостаточность, заболева-ния легких, сахарный диабет, дефицит питания, гиподинамия, а также применение некоторых медикаментов (глюкокортикоидов, миорелак-сантов) [33,34].…”

Evolution of the Frailty Concept

“…На сегодняшний день предложено около 300 различных маркеров, многочисленные функциональные тесты, опросники и индексы для диагностики старческой астении. Тем не менее, валидность, надежность и целесообразность использования данных моделей в ежедневной клинической практике остаются до конца не ясными [16][17][18][19][20][21][22][23][24]. чаще всего, старческая астения сейчас определяется как состояние снижения общего внутреннего резерва организма, а также нарушения работы нескольких физиологических систем, что ведет к повышенному риску развития неблагоприятных исходов, таких как падения, снижение подвижности, медленное восстановление после любых заболеваний, снижение независимости от посторонней помощи в повседневной жизни и повышение риска госпитализаций, инвалидности и смерти.…”

“…Факторами риска развития старческой астении являются наличие нескольких хронических заболеваний, хронического воспаления, снижение силы мышц, нарушение работы опорнодвигательной системы, снижение иммунной функции, прием 5 и более лекарственных препаратов, депрессия, снижение когнитивных функций, зависимость от посторонней помощи в повседневной жизни, госпитализации, низкий социально-экономический статус [16,28,29]. не над дальнейшей валидизацией различных моделей старческой астении в российской популяции, а над развитием новых моделей прогнозирования неблагоприятных исходов в популяции пожилых людей [24,37]. Использование в клинической практике моделей прогнозирования рисков различных неблагоприятных исходов позволяют оценить вероятность наличия (диагностические модели) или риска развития (модель прогнозирования риска) у индивидуума определенного заболевания или любого другого неблагоприятного исхода (смерти, госпитализации, переломов и т.п.…”

“…Наименьшая распространенность старческой астении была выявлена при использовании фенотипической модели и значительно выше при использовании модели накопления дефицита или опросников для диагностики этого состояния [23]. Кроме того, модели разработанные для диагностики старческой астении в одной популяции, могут быть не валидны в других популяциях [24]. В связи с этим, в предыдущих наших исследованиях нами было предложено работать…”