Detecting frail, older adults and identifying their strengths: results of a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The debate on frailty in later life focuses primarily on deficits and their associations with adverse (health) outcomes. In addition to deficits, it may also be important to consider the abilities and resources of older adults. This study was designed to gain insights into the lived experiences of frailty among older adults to determine which strengths can balance the deficits that affect frailty. METHODS: Data from 121 potentially frail community-dwelling older adults in Flemish-speaking Region of Belgium and Brussels were collected using a mixed-methods approach. Quantitative data were collected using the Comprehensive Frailty Assessment Instrument (CFAI), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and numeric rating scales (NRS) for quality of life (QoL), care and support, meaning in life, and mastery. Bivariate analyses, paired samples t-tests and means were performed. Qualitative data on experiences of frailty, frailty balance, QoL, care and support, meaning in life, and mastery were collected using semi-structured interviews. Interviews were subjected to thematic content analysis. RESULTS: The "no to mild frailty" group had higher QoL, care and support, meaning in life, and mastery scores than the "severe frailty" group. Nevertheless, qualitative results indicate that, despite being classified as frail, many older adults experienced high levels of QoL, care and support, meaning in life, and mastery. Respondents mentioned multiple balancing factors for frailty, comprising individual-level circumstances (e.g., personality traits, coping strategies, resilience), environmental influences (e.g., caregivers, neighborhood, social participation), and macro-level features (e.g., health literacy, adequate financial compensation). Respondents also highlighted that life changes affected their frailty balance, including changes in health, finances, personal relationships, and living situation. CONCLUSION: The findings indicate that frailty among older individuals can be considered as a dynamic state and, regardless of frailty, balancing factors are important in maintaining a good QoL. The study investigated not only the deficits, but also the abilities, and resources of frail, older adults. Public policymakers and healthcare organizations are encouraged to include these abilities, supplementary or even complementary to the usual focus on deficits.
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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 | 0,076 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».