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Enregistrement W1896686945

Frailty: Identifying elderly patients at high risk of poor outcomes.

2015· article· en· W1896686945 sur OpenAlexaff
Linda Lee, George Heckman, Frank Molnar

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of OttawaResearch Institute for AgingCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeriatricsPsychological interventionMEDLINEGerontologyDiseaseFrailty syndromeHealth carePsychiatryFrailty Index
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To help family physicians better recognize frailty and its implications for managing elderly patients. SOURCES OF INFORMATION: PubMed-MEDLINE was searched from 1990 to 2013. The search was restricted to English-language articles using the following groups of MeSH headings and key words: frail elderly, frail, frailty; aged, geriatrics, geriatric assessment, health services for the aged; and primary health care, community health services, and family practice. MAIN MESSAGE: Frailty is common, particularly in elderly persons with complex chronic conditions such as heart failure and chronic obstructive pulmonary disease. Emerging evidence demonstrates the value of frailty as a predictor of adverse outcomes in older persons. While there is currently a lack of consensus as to how best to assess and diagnose frailty in primary care practice, individual markers of frailty such as low gait speed offer a promising feasible means of screening for frailty. Identification of frailty in primary care might provide an opportunity to delay the progression of frailty through proactive interventions such as exercise, and awareness of frailty can guide appropriate counseling and anticipatory preventive measures for patients when considering medical interventions. Recognition of frailty might also help identify and optimize the management of coexisting conditions that might contribute to or be affected by frailty. Further research should be directed at identifying feasible and effective ways to appropriately assess and manage these vulnerable patients at the primary care level. CONCLUSION: Despite its importance, little attention has been given to the concept of frailty in family medicine. Frailty is easily overlooked because its manifestations can be subtle, slowly progressive, and thus dismissed as normal aging; and physician training has been focused on specific medical diseases rather than overall vulnerability. For primary care physicians, recognition of frailty might help them provide appropriate counseling to patients and family members about the risks of medical interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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