Reversing Frailty Levels in Primary Care Using the CARES Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this manuscript was to evaluate the effectiveness of the Community Actions and Resources Empowering Seniors (CARES) model in measuring and mitigating frailty among community-dwelling older adults. METHODS: The CARES model is based on a goal-oriented multidisciplinary primary care plan which combines a comprehensive geriatric assessment (CGA) with health coaching. A total of 51 older adults (82 ± 7 years; 33 females) participated in the pilot phase of this initiative. Frailty was measured using the Clinical Frailty Scale (CFS) and the Frailty Index (FI-CGA) at baseline and at six-month follow-up. RESULTS: The FI-CGA at follow-up (0.21 ± 0.08) was significantly lower than the FI-CGA at baseline (0.24 ± 0.08), suggesting an average reduction of 1.8 deficits. Sixty-one per cent of participants improved their FI-CGA and 38% improved CFS categories. Participants classified as vulnerable/frail at baseline were more responsive to the intervention compared to non-frail participants. CONCLUSION: Pilot data showed that it is feasible to assess frailty in primary care and that the CARES intervention might have a positive effect on frailty, a promising finding that requires further investigations. General practitioners who participate in the CARES model can now access their patients' FI-CGA scores at point of service through their electronic medical records.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle