Factors contributing to frailty: literature review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper presents a review of theoretical and research literature in order to identify the factors contributing to frailty. BACKGROUND: Frailty is a multifaceted gerontological concept that lacks a clear definition, but may result from an identifiable homogeneous cluster of bio-psycho-social-spiritual factors. METHOD: A total of 134 articles were identified through a search of the MEDLINE (1966 to July 2004), CINAHL (1982 to July 2004), PsychInfo (1985 to July 2004) and Ageline (1995 to July 2004) databases. Each article was reviewed to determine its fit with inclusion/exclusion criteria. Seven research and 11 theoretical articles were retained and further reviewed for methodological quality using a validity tool. FINDINGS: Seventeen different definitions of frailty were identified. Regardless of the differing definitions, common contributing factors could be identified. Physical, cognitive/psychological, nutritional and social factors, as well as ageing and disease, were evident in both the theoretical and research literature. CONCLUSIONS: Although there is strong agreement that a relationship exists between a cluster of factors and frailty, designation of the factors as contributors or outcomes of frailty differs. Without a clear explanatory theory of the path from contributors to frailty to outcomes, research will continue to produce confusing results. A theoretical framework that includes bio-psycho-social-spiritual factors as contributors to frailty is recommended as the most useful framework for gerontological nursing.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».