Approach to preventive care in the elderly.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To guide family physicians in creating preventive screening and treatment plans for their elderly patients. SOURCES OF INFORMATION: The MEDLINE database was searched for Canadian guidelines on primary health care and the elderly; guidelines or meta-analyses or practice guidelines or systematic reviews related to mass screening in those aged 80 and older and the frail elderly, limited to between 2006 and July 2016; and articles on preventive health services for the elderly related to family practice or family physicians, limited to English-language publications between 2012 and July 2016. MAIN MESSAGE: Estimating life expectancy is not an easy or precise science, but frailty is an emerging concept that can help with this. The Canadian Task Force on Preventive Health Care offers cancer screening guidelines, but they are less clear for patients older than 74 years and management plans need to be individualized. Estimating remaining years of life helps guide your recommendations for preventive screening and treatment plans. Risks often increase along with an increase in frailty and comorbidity. Conversely, benefits often diminish as life expectancy decreases. Preventive management plans should take into account the patient's perspective and be mutually agreed upon. A mnemonic device for key primary care preventive areas-CCFP, short for cancer, cardiovascular disease, falls and osteoporosis, and preventive immunizations-might be useful. CONCLUSION: Family physicians might find addressing the following areas helpful when considering a preventive health intervention: age, life expectancy (including concept of frailty), comorbidities and functional status, risks and benefits of screening or treatment, and values and preferences of the patient.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».