Identificar las relaciones entre los componentes de un índice ayuda a obtener una mejor comprensión de la condición que definen. El Índice de Fragilidad (FI) mide la salud global de los individuos y puede utilizarse para predecir resultados como la mortalidad. Previamente, modelamos la relación entre los componentes del FI (déficits) y la muerte a través de un modelo gráfico no dirigido y un marco de análisis de redes sociales. Aquí, modelamos los componentes del FI y la muerte a través de una red bayesiana promediada obtenida mediante un proceso de aprendizaje estructural y remuestreo, con el fin de entender cómo los componentes del FI y la muerte están relacionados causalmente. Identificamos que los componentes no están relacionados de manera similar entre sí y que los déficits están relacionados según su tipo. Dos déficits fueron los más relevantes en términos de sus conexiones, y otros dos estaban directamente asociados con la muerte. Obtuvimos la fuerza de las relaciones para identificar las más plausibles, identificando grupos de déficits. Finalmente, propagamos la evidencia y estudiamos cómo los componentes del FI predicen la mortalidad, obteniendo una asignación correcta de casi el 74% y una tasa de verdaderos positivos (TPR) del 56%. Los valores se obtuvieron después de cambiar el umbral del modelo (a través de la maximización del Índice de Youden) cuyos posibles valores están representados en una curva de Característica Operativa del Receptor (ROC) (TPR vs. 1-Tasa de Verdaderos Negativos). Cuantos más déficits se incluyan para la evidencia, mejores serán los resultados; sin embargo, el FI no parece ser bastante eficiente para diferenciar correctamente entre personas fallecidas y vivas.