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Enregistrement W2766675147 · doi:10.1503/cjs.001417

Is current preoperative frailty assessment adequate?

2017· article· en· W2766675147 sur OpenAlexaffvenue
Gilgamesh Eamer, Jennifer A. Gibson, Chelsia Gillis, Amy T. Hsu, Marian Krawczyk, Emily MacDonald, Reid Whitlock, Rachel G. Khadaroo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of Alberta HospitalUniversity of ManitobaOttawa HospitalTrinity Western UniversityUniversity of CalgaryManitoba HealthUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeMEDLINEHealth carePatient assessmentRisk assessmentHealth professionalsPerceptionGerontologyPhysical therapyIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: Preoperative frailty predicts adverse postoperative outcomes. Recommendations for preoperative assessment of elderly patients include performing a frailty assessment. Despite the advantages of incorporating frailty assessment into surgical settings, there is limited research on surgical health care professionals' perception and use of frailty assessment for perioperative care. We surveyed local health care employees to assess their attitudes toward and practices for frail patients. Nurses and allied health professionals were more likely than surgeons to agree frailty should play a role in planning a patient's care. Lack of knowledge about frailty issues was a prominent barrier to the use of frailty assessments in practice, despite clinicians understanding that frailty affects their patients' outcomes. Results of this survey suggest further training in frailty issues and the use of frailty assessment instruments is necessary and could improve the uptake of such tools for perioperative care planning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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