Frailty: Identifying elderly patients at high risk of poor outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».