Prevalence of frailty and its associated factors in older hospitalised patients in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is an emerging issue in geriatrics and gerontology. The prevalence of frailty is increasing as the population ages. Like many developing countries, Vietnam has a rapidly ageing population. However, there have been no studies about frailty in older people in Vietnam. This study aims to investigate the prevalence of frailty and its associated factors in older hospitalised patients at the National Geriatric Hospital in Hanoi, Vietnam. METHODS: Prospective observational study in inpatients aged ≥60 years at the National Geriatric Hospital in Hanoi, Vietnam from 4/2015 to 10/2015. Frailty was assessed using the Reported Edmonton Frail Scale (REFS) and Fried frailty phenotype. RESULTS: A total of 461 patients were recruited (56.8% female, mean age 76.2 ± 8.9 years). The prevalence of frailty was 31.9% according to the REFS. Using the Fried frailty criteria, the percentages of non-frail, pre-frail and frail participants were 24.5, 40.1 and 35.4%, respectively. Factors associated with frailty defined by REFS were age (OR 1.05 per year, 95% CI 1.03-1.08), poor reported nutritional status (OR 4.51, 95% CI 2.15-9.44), and not finishing high school (OR 2.18, 95% CI 1.37-3.46). Factors associated with frailty defined by the Fried frailty criteria included age (OR 1.07 per year, 95% CI 1.05-1.10), poor reported nutritional status (OR 2.96, 95%CI 1.43-6.11), not finishing high school (OR 1.58, 95% CI 1.01-2.46) and cardiovascular disease (OR 1.76, 95% CI 1.16-2.67). CONCLUSIONS: While further studies are needed to examine the impact of frailty on outcomes in Vietnam, the observed high prevalence of frailty in older inpatients is likely to have implications for health policy and planning for the ageing population in Vietnam.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».