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Enregistrement W2174673321

La fragilité: Détecter les patients âgés à risque élevé d’issues défavorables

2015· article· fr· W2174673321 sur OpenAlexaff
Linda Lee, George Heckman, Frank Molnar

Notice bibliographique

RevuePubMed Central · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIF: Aider les médecins de famille à mieux reconnaître la fragilité et ses répercussions sur la prise en charge des patients âgés. SOURCES DES DONNÉES: Une recension a été effectuée dans PubMed-MEDLINE de 1990 à 2013 pour trouver des articles rédigés en anglais exclusivement, à l’aide des groupes suivants de mots clés et d’en-têtes MeSH : frail elderly, frail, frailty; aged, geriatrics, geriatric assessment, health services for the aged; primary health care, community health services et family practice. MESSAGE PRINCIPAL: La fragilité est fréquente, en particulier chez les personnes âgées atteintes de maladies chroniques complexes comme l’insuffisance cardiaque et la bronchopneumopathie chronique obstructive. De nouvelles données probantes démontrent l’importance de la fragilité comme facteur de prédiction d’issues indésirables chez les personnes plus âgées. Quoiqu’on ne s’entende actuellement pas sur les meilleures façons d’évaluer et de diagnostiquer la fragilité en soins primaires, des marqueurs individuels de la fragilité comme la lenteur de la démarche offrent des moyens pratiques prometteurs de dépister la fragilité. La détection de la fragilité en soins primaires peut offrir la possibilité de retarder la progression de la fragilité au moyen d’interventions proactives comme l’exercice. La reconnaissance de l’existence de la fragilité peut orienter un counseling approprié et la prise de mesures préventives anticipatoires pour les patients lorsqu’on envisage des interventions médicales. Elle peut aussi aider à cerner des problèmes concomitants qui contribuent à la fragilité et l’influencent et à en optimiser la prise en charge. Les recherches futures devraient se pencher sur la détermination de moyens pratiques et efficaces pour évaluer et prendre en charge de manière appropriée ces patients vulnérables au niveau des soins primaires. CONCLUSION: En dépit de son importance, on a accordé peu d’attention au concept de la fragilité en médecine familiale. La fragilité peut aisément passer inaperçue parce que ses manifestations sont souvent subtiles, de progression lente et, par conséquent, elle peut être méprise pour un vieillissement normal. La formation des médecins a insisté sur des maladies médicales spécifiques plutôt que sur la vulnérabilité globale. Pour les médecins en soins primaires, la reconnaissance de la fragilité peut les aider à offrir un counseling approprié aux patients et aux membres de leur famille au sujet des risques des interventions médicales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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