The Identification of Frailty: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
An operational definition of frailty is important for clinical care, research, and policy planning. The literature on the clinical definitions, screening tools, and severity measures of frailty were systematically reviewed as part of the Canadian Initiative on Frailty and Aging. Searches of MEDLINE from 1997 to 2009 were conducted, and reference lists of retrieved articles were pearled, to identify articles published in English and French on the identification of frailty in community-dwelling people aged 65 and older. Two independent reviewers extracted descriptive information on study populations, frailty criteria, and outcomes from the selected papers, and quality rankings were assigned. Of 4,334 articles retrieved from the searches and 70 articles retrieved from the pearling, 22 met study inclusion criteria. In the 22 articles, physical function, gait speed, and cognition were the most commonly used identifying components of frailty, and death, disability, and institutionalization were common outcomes. The prevalence of frailty ranged from 5% to 58%. Despite significant work over the past decade, a clear consensus definition of frailty does not emerge from the literature. The definition and outcomes that best suit the unique needs of the researchers, clinicians, or policy-makers conducting the screening determine the choice of a screening tool for frailty. Important areas for further research include whether disability should be considered a component or an outcome of frailty. In addition, the role of cognitive and mood elements in the frailty construct requires further clarification.
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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 | 0,022 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».