A Simple Questionnaire as a First-Step Tool to Detect Specific Frailty Profiles: The Lorraine Frailty-Profiling Screening Scale - 06/12/24

Doi : 10.1007/s12603-020-1420-6 
M. Kotsani 1, O. Aromatario 2, C. Labat 3, G. Vançon 4, A. Fréminet 1, M. Mejri 1, O. Lantieri 5, B. Fantino 5, C. Perret-Guillaume 1, J. Epstein 6, Athanase Benetos 1, 3, 7
1 Université de Lorraine, CHRU-Nancy, Pôle «Maladies du Vieillissement, Gérontologie et Soins Palliatifs», F-54000, Nancy, France 
2 Caisse Autonome Nationale de Sécurité Sociale dans les Mines (CANSSM), service territorial de l'Est, Metz, France 
3 Université de Lorraine, Inserm, DCAC, F-54000, Nancy, France 
4 OHS ASSO, Nancy, France 
5 Caisse Autonome Nationale de Sécurité Sociale dans les Mines (CANSSM), Paris, France 
6 Université de Lorraine Inserm and CHRU-Nancy, CIC 1433, F-54000, Nancy, France 
7 Department of Geriatrics, University Hospital of Nancy, 54511, Vandoeuvre les Nancy, France 

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Abstract

Objectives

To propose a simple frailty screening tool able to identify frailty profiles.

Design

Cross-sectional observational study.

Setting

Participants were recruited in 3 different clinical settings: a primary care outpatient clinic (RURAL population, N=591), a geriatric day clinic (DAY-CLINIC population, N=76) and healthy volunteers (URBAN population, N=147).

Participants

A total of 817 older adults (>70 years old) living at home were included.

Intervention

A 9-item questionnaire (Lorraine Frailty Profiling Screening Scale, LoFProSS), constructed by an experts' working group, was administered to participants by health professionals.

Measurements

A Multiple Correspondence Analysis (MCA) followed by a hierarchical clustering of the results of the MCA performed in each population was conducted to identify participant profiles based on their answers to LoFProSS. A response pattern algorithm was resultantly identified in the RURAL (main) population and subsequently applied to the URBAN and DAY-CLINIC populations and, in these populations, the two classification methods were compared. Finally, clinically-relevant profiles were generated and compared for their ability to similarly classify subjects.

Results

The response pattern differed between the 3 sub-populations for all 9 items, revealing significant intergroup differences (1.2±1.4 positive responses for URBAN vs. 2.1±1.3 for RURAL vs. 3.1+2.1 for DAY-CLINIC, all p<0.05). Five clusters were highlighted in the main RURAL population: “non-frail”, “hospitalizations”, “physical problems”, “social isolation” and “behavioral”, with similar clusters highlighted in the remaining two populations. Identification of the response pattern algorithm in the RURAL population yielded a second classification approach, with 83% of tested participants classified in the same cluster using the 2 different approaches. Three clinically-relevant profiles (“non-frail” profile, “physical frailty and diseases” profile and “cognitive-psychological frailty” profile) were subsequently generated from the 5 clusters. A similar double classification approach as above was applied to these 3 profiles revealing a very high percentage (95.6%) of similar profile classifications using both methods.

Conclusion

The present results demonstrate the ability of LoFProSS to highlight 3 frailty-related profiles, in a consistent manner, among different older populations living at home. Such scale could represent an added value as a simple frailty screening tool for accelerated and better-targeted investigations and interventions.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key words : Frailty, screening, profile, tool


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Vol 24 - N° 7

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