Deployment of integrated care services for patients with long-term oxygen therapy (LTOT): Role of frailty
Notice bibliographique
Résumé
Patients receiving LTOT are frequent users of healthcare services. Pilot studies have shown that Integrated Care Services (IC) reduce hospitalizations in these patients and have also identified that deployment of ICS requires an operational definition of frailty that allows risk stratification of patients. Objective: To characterize the risk profile of LTOT patients in an urban area of 540.000 inh in order to allow the design of a one-year follow-up RCT to assess deployment of IC tailored by patient's frailty. Methods: Observational study examining 751 patient's records. We planned three home visits for health examination survey, assessment of determinants of frailty, measurement of arterial blood gases and perceived needs. Up to 423 (56%) patients with active LTOT were studied. Preliminary data from an unbiased sample of 282 patients are reported. Results: Eighty six patients (31%) had a P0 2 ≤ 55 mmHg and only 62 of them (22%) used LTOT ≥ 16 h/day. Most patients had never received an educational program (94%) or home care support (74%). Among several frailty indicators, the Canadian scale (CS) showed an association with the adequacy and hours of administration of LTOT. Patients with career but without other dependent persons at home [OR 3.56 (1.29–9.78)], higher CS of frailty [2.88 (1.09–7.60)] and high treatment score (5 to 9 drugs) [3.78 (1.05–13.6)] showed better LTOT adherence.Factors related with organization of healthcare services had impact on LTOT adherence [0.45 (0.22–0.91)]. Conclusions: The study provides the rationale for future actions on modifiable factors aiming at enhancing quality of LTOT. Supported by Nexes (FP7-CIP-ICT- 225025) and Esteve-Teijin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».