19EVALUATION OF A STAND ALONE FRAILTY UNIT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Topic The British Geriatric Society's “Silver Book” and Fit for Frailty recommends quality standards of care. Frailty Units are now functioning within Emergency Departments (ED), Medial Assessment Units (MAU) or alongside geriatric wards. Our District General Hospital does not have an acute or general geriatric service. Intervention A successful pilot In-Reach Single Comprehensive Geriatric Encounter (IRSCGE) service onto MAU lead to the creation of a 15 bedded acute frailty unit (AFU) in September 2014, independent of ED or MAU. The Bournemouth criteria were used to identify suitable patients. Patients received Consultant led comprehensive geriatric assessment, daily interventions and discharge planning along designated pathways. Improvement Data were available from 72 patients (median age 86.00, IQR 80.75 to 91.00; 61% female) who had a median Edmonton Frailty Score (EFS) of 9(IQR 6-10.3). Median numbers of co-morbidities were 4: 26% dementia; 39% falls; 69% polypharmacy; and 24% delirium. A median 3 geriatric domains were identified per patient. Advanced Care Planning occurred in 17% and 11% died during admission. 28-day readmission rate was 10.9% (8.4% Trust average). Comparisons between AFU and IRSCGE showed a trend in AFU group toward lower total LOS (median 7 vs 9, p = 0.096) and 3 month mortality (29% vs 44%, p = 0.068), possibly due to AFU group being statistically less old, less frail and with less delirium. However, a significantly higher proportion were discharged to their usual residence in the AFU group (63% vs 38%, p = 0.021) suggesting the AFU was targeting patients who would benefit most.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle