Once frail, always frail? Frailty transitions in home care users with intellectual and developmental disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Aim Frailty is understood as a dynamic non‐linear process, and used to indicate age‐related decline. Recent work has shown that adults with intellectual and developmental disabilities experience higher rates of frailty at much earlier ages than the general population. The present study describes transitions in frailty status (i.e. non‐frail, pre‐frail, frail) over 1 year, and explores the association between baseline frailty status and worsening/death over time. Methods Results are based on secondary analysis of 2893 individuals with intellectual and developmental disabilities receiving community‐based home care services in Ontario (Canada). Frailty status is based on a validated 42‐item frailty index (FI); where FI ≤0.21 indicates non‐frail, 0.21 < FI ≤ 0.3 indicates pre‐frail and FI >0.30 indicates frail. Baseline characteristics of frailty groups at baseline were compared using the χ 2 ‐test/analysis of variance. Relative risk of worsening/dying was calculated using a modified Poisson regression model. Results Initially, 67.0% of participants were non‐frail, 16.2% were pre‐frail and 16.8% were frail. Of those non‐frail at baseline, 84.3% remained non‐frail, 11.8% worsened and 3.9% died. Among those initially pre‐frail, 37.0% remained stable, 35.3% improved, 18.2% worsened and 9.6% died. Although similar proportions of frail individuals improved (37.4%) or remained stable (36.8%), 25.9% had died. After controlling for other factors, being pre‐frail at baseline was associated with an increase in the risk of worsening or death (RR 1.24, 95% CI 1.04–1.49). Conclusions While many experience worsening of frailty status, stability and improvement are viable goals of care. Future research should examine the rate at which non‐frail, pre‐frail and frail individuals accumulate deficits, as well as the impact of home care services on frailty. Geriatr Gerontol Int 2018; 18: 547–553 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».