238 HIGH BURDEN OF FRAILTY AMONG PATIENTS AGED OVER 65 YEARS IN A TERTIARY REFERRAL HOSPITAL
Notice bibliographique
Résumé
Background Frailty as a concept is associated with key clinical syndromes including falls, polypharmacy and worsening mobility. Screening and measurement of frailty is recommended as part of comprehensive geriatric assessment of older patients. However, there is no clear consensus on its definition and most appropriate screening tool. Prevalence rates for frail older patients presenting in the acute hospital setting range from 4–11% depending on the definition and screening tool used. Methods Assessment of frailty was retrospectively performed on all medical patients over 65 years admitted to University Hospital Limerick in a 1 week period. The 9 point Edmonton Frailty Score in app version (Doctot) was utilised as it has been validated for acute medical unit patients. The predicted length of stay of each patient was correlated to frailty scores using this medical software application tool. Results Over 7 consecutive days, there were 226 medical admissions in UHL; 118 were over 65 years. Of the 51 patients screened, 21% patients were assessed as mild frailty, 13% moderate frailty, and 27% were deemed severely frail.50.9% were male. Median age was 75.6 years. Predicted length of stay for patients scoring mild frailty percentages was 7.3 days with percentage mortality at follow up of 2.4%, moderate scores had hospital LOS 9.9 days with mortality 2.9% and severe scores had hospital LOS 15.6 days and 12.9% mortality at follow up. Conclusions A key tenet of the ED Taskforce Report 2015 is the immediate creation of rapid access elderly assessment and treatment services for elderly patients in all acute hospitals. In this regard, rapid mobile assessment tools of frailty can augment national care policies to identify vulnerable patients. There is a high burden of frailty in acute medical wards and utilising predictive length of stay can aid more efficient discharge planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».