Perspectives of Frailty and Frailty Screening: Protocol for a Collaborative Knowledge Translation Approach and Qualitative Study of Stakeholder Understandings and Experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accompanying the unprecedented growth in the older adult population worldwide is an increase in the prevalence of frailty, an age-related clinical state of increased vulnerability to stressor events. This increased vulnerability results in lower social engagement and quality of life, increased dependency, and higher rates of morbidity, health service utilization and mortality. Early identification of frailty is necessary to guide implementation of interventions to prevent associated functional decline. Consensus is lacking on how to clinically recognize and manage frailty. It is unknown how healthcare providers and healthcare consumers understand and perceive frailty, whether or not they regard frailty as a public health concern; and information on the indirect and direct experiences of consumer and healthcare provider groups towards frailty are markedly limited. METHODS: We will conduct a qualitative study of consumer, practice nurse, general practitioner, emergency department physician, and orthopedic surgeons' perspectives of frailty and frailty screening in metropolitan and non-metropolitan South Australia. We will use tailored combinations of semi-structured interviews and arts-based data collection methods depending on each stakeholder group, followed by inductive and iterative analysis of data using qualitative description. DISCUSSION: Using stakeholder driven approaches to understanding and addressing frailty and frailty screening in context is critical as the prevalence and burden of frailty is likely to increase worldwide. We will use the findings from the Perceptions of Frailty and Frailty Screening study to inform a context-driven identification, implementation and evaluation of a frailty-screening tool; drive awareness, knowledge, and skills development strategies across stakeholder groups; and guide future efforts to embed emerging knowledge about frailty and its management across diverse South Australian contexts using a collaborative knowledge translation approach. Study findings will help achieve a coordinated frailty and healthy ageing strategy with relevance to other jurisdictions in Australia and abroad, and application of the stakeholder driven approach will help illuminate how its applicability to other jurisdictions.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».