Understanding frailty: a qualitative study of European healthcare policy-makers’ approaches to frailty screening and management
Notice bibliographique
Résumé
Objective To elicit European healthcare policy-makers’ views, understanding and attitudes about the implementation of frailty screening and management strategies and responses to stakeholders’ views. Design Thematic analysis of semistructured qualitative interviews. Setting European healthcare policy departments. Participants Seven European healthcare policy-makers representing the European Union (n=2), UK (n=2), Italy (n=1), Spain (n=1) and Poland (n=1). Participants were sourced through professional networks and the European Commission Authentication Service website and were required to be in an active healthcare policy or decision-making role. Results Seven themes were identified. Our findings reveal a ‘knowledge gap’, around frailty andawareness of the malleability of frailty,which has resulted in restrictedownership of frailtyby specialists. Policy-makers emphasised the need to recognise frailty as a clinical syndrome but stressed that it should be managed via an integrated and interdisciplinary response to chronicity and ageing. That is, through social co-production. This would require aculture shift in carewith redeployment of existing resources to deliver frailty management and intervention services. Policy-makers proposedbarriers to a culture shift,indicating a need to be innovative with solutions to empower older adults to optimise their health and well-being, while still fully engaging in the social environment. Thecultural acceptance of an integrated care systemtheme described the complexities of institutional change management, as well as cultural issues relating to working democratically, while insignposting adult care, the need for a personal navigator to help older adults to access appropriate services was proposed. Policy-makers also believed thatscreening for frailtycould be an effective tool for frailty management. Conclusions There is potential for frailty to be managed in a more integrated and person-centred manner, overcoming the challenges associated with niche ownership within the healthcare system. There is also a need to raise its profile and develop a common understanding of its malleability among stakeholders, as well as consistency in how and when it is measured.
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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 | 0,048 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».