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Enregistrement W2092930089 · doi:10.1093/fampra/18.3.343

Screening highly prevalent disorders among the elderly

2001· letter· en· W2092930089 sur OpenAlexaff
Cheryl A. Wiens, Karen B. Farris

Notice bibliographique

RevueFamily Practice · 2001
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eekhof and colleagues1 recently reported the results of screening highly prevalent disorders among the elderly in general practice. We fully agree with one of their concluding statements, “preventive care … should be started before the age of 75 years …”; however, their statement that a screening programme is not recommended does not seem a logical conclusion from their results. The primary outcome of the study was to demonstrate differences in disorder prevalence of the diseases/conditions in the intervention and control groups. Yet, all four conditions studied are chronic and cannot be eradicated in this population. These conditions can be controlled or managed to improve the health (by decreasing morbidity or mortality) or quality of life of patients. Perhaps the authors intended to look at the prevalence of ‘controlled’ or ‘managed’ conditions; however, this was not clear from the article. For example, in patients with urinary incontinence it may have been more applicable to evaluate the number of incontinence episodes/day or the number of absorbable undergarment products used, rather than prevalence. Patient refusal of intervention should not be interpreted as programme failure. Often patients can adapt to chronic diseases. Until their lifestyle is significantly disrupted, they may prefer to avoid intervention. For example, patients with urinary incontinence may have started using absorbable undergarments and did not feel that any other intervention was necessary. Regarding the refusal of interventions, it would have been beneficial to know which patients were diagnosed with depression, as this may have caused them to be more apathetic or not respond as well to the prescribed interventions. Previous studies have shown that urinary incontinence2,3 or other chronic diseases4 have been associated with depression or depressive symptomatology. The authors appropriately noted that “depression … is part of the daily reality of the elderly …”, yet it may have been helpful to reflect this diagnosis in their analyses. An important contribution of the screening programmes seems to be that this information was new to the physicians in 25–50% of patients, depending upon the condition. While patients may not want direct intervention to improve the conditions that were screened, knowledge of these conditions may impact care in other ways. For example, visual disorders may lead to decreased ability to manage medications, and additional, unreported interventions may have resulted that improved the patient's ability to manage their medications. One other point is that when the information was not new to physicians, it is not clear what happened. Were discussions carried out with patients regarding the condition and/or its management? We strongly support the efforts of GPs to screen elderly patients for chronic conditions such as hearing disorders, visual disorders, urinary incontinence and mobility disorders. Based upon this evaluation, concluding that such screening is not recommended for other general practice physicians is too strong, given the outcomes selected for evaluation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0230,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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