Tablet-Based Frailty Assessments in Emergency Care for Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
The rise in aging populations worldwide places a focus on shifting healthcare needs to match changing demographics. Older adults have a higher risk of becoming frail and losing functional abilities (e.g., walking and bathing) as well as the ability to perform daily activities such as shopping and cooking. Providing care and appropriate interventions to assist older adults with frailty is contingent upon identifying these individuals through effective screening. Frailty is often characterized by self-reports of exhaustion, weakness, slowing, and low physical activity. Older adults at risk of becoming frail often enter the healthcare system through emergency services (e.g., calling 911 or presenting at an emergency department), and screening should target these entry points. This paper discusses the design process, and usability findings associated with a tablet-based battery of frailty measures for assessing functional and cognitive states in elderly adults while being admitted to emergency care. This research is focusing on the use of digital technologies as a medium for physical and mental frailty assessment in emergency care. A diverse group of healthcare users is envisaged including paramedics, physicians, and research personnel, as well as end-users such as elderly patients and their caregivers. We describe the development and usability of the tablet-based frailty assessment system and we report on the concurrent validity of frailty measures.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».