Identifying frailty in primary care: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Identification of frailty in the primary care setting could be improved with the availability of easily identifiable markers of frailty. The purpose of this article was to systematically review markers for frailty or risk tools that have been validated in the ambulatory care setting. METHODS: Medline, PubMed, CIHAHL and Embase databases were searched up to March 2016 for studies on frailty markers in community-dwelling individuals 65 years or older. Studies were included for review if they were carried out in primary care or outpatient settings, used a validated definition of frailty, compared two or more markers, and used randomized controlled trial, quasi-experimental or prospective cohort designs. RESULTS: Of the 3405 titles screened, 12 were retained for review. All of the studies were prospective cohort designs. Studies most frequently assessed biological markers, such as immune, inflammation, endocrine biomarkers and metabolic syndrome markers. Not one specific marker was repeatedly identified as a definitive marker for frailty. CONCLUSIONS: There is a lack of psychometrically sound and clinically useful frailty markers. There is a need for further research to identify highly sensitive, specific and accurate markers that are feasible to use in the context of busy primary care practice. Geriatr Gerontol Int 2017; 17: 1358-1377.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».