Underrepresentation of individuals 80 years of age and older in chronic disease clinical practice guidelines.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether Canadian clinical practice guidelines (CPGs), and the evidence used to create CPGs, include individuals 80 years of age and older. DESIGN: Descriptive analysis of 14 CPGs for 5 dominant chronic conditions (diabetes, hypertension, heart failure, osteoporosis, stroke) and descriptive analysis of all research-based references with human participants in the 14 guidelines. MAIN OUTCOME MEASURES: To identify recommendations for individuals 65 years of age and older or 80 years of age and older and for those with multiple chronic conditions. RESULTS: Although 12 of 14 guidelines provided specific recommendations for individuals 65 years of age and older, only 5 provided recommendations for frail older individuals (≥ 80 years). A total of 2559 studies were used as evidence to support the recommendations in the 14 CPGs; 2272 studies provided the mean age of participants, of which only 31 (1.4%) reported a mean age of 80 years of age and older. CONCLUSION: There is very low representation of individuals in advanced old age in CPGs and in the studies upon which these guidelines are based, calling into question the applicability of current chronic disease CPGs to older individuals. The variety of medical and functional issues occurring in the elderly raises the concern of whether or not evidence-based disease-specific CPGs are appropriate for such a diverse population.
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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 | 0,028 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».