Measuring frailty in clinical practice: a comparison of physical frailty assessment methods in a geriatric out-patient clinic
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 objectives of this study were to determine: 1) the prevalence of frailty using Fried's phenotype method and the Short Performance Physical Battery (SPPB), 2) agreement between frailty assessment methods, 3) the feasibility of assessing frailty using Fried's phenotype method and the SPPB. METHODS: This cross-sectional study was conducted at a geriatric out-patient clinic in Hamilton, Canada. A research assistant conducted all frailty assessments. Patients were classified as non-frail, pre-frail or frail according to Fried's phenotype method and the SPPB. Agreement among methods is reported using the Cohen kappa statistic (standard error). Feasibility data included the percent of eligible participants agreeing to attempt the frailty assessments (criterion for feasibility: ≥90% of patients agreeing to the frailty assessment), equipment required, and safety considerations. A p-value of <0.05 is considered significant. RESULTS: A total of 110 participants (92%) and 109 participants (91%) agreed to attempt Fried's phenotype method and SPPB, respectively. No adverse events occurred during any assessments. According to Fried's phenotype method, the prevalence of frailty and pre-frailty was 35% and 56%, respectively, and according to the SPPB, the prevalence of frailty and pre-frailty was 50% and 35%, respectively. There was fair to moderate agreement between methods for determining which participants were frail (0.488 [0.082], p < 0.001) and pre-frail (0.272 [0.084], p = 0.002). CONCLUSIONS: Frailty and pre-frailty are common in this geriatric outpatient population, and there is fair to moderate agreement between Fried's phenotype method and the SPPB. Over 90% of the patients who were eligible for the study agreed to attempt the frailty assessments, demonstrating that according to our feasibility criteria, frailty can be assessed in this patient population. Assessing frailty may help clinicians identify high-risk patients and tailor interventions based on baseline frailty characteristics.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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