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Enregistrement W2808312496 · doi:10.1186/s12877-018-0823-2

What do we know about frailty in the acute care setting? A scoping review

2018· review· en· W2808312496 sur OpenAlexafffund
Olga Theou, Emma Squires, Kayla Mallery, Jacques Lee, Sherri Fay, Judah Goldstein, Joshua Armstrong, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreLakehead UniversityNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaCanadian Frailty NetworkDalhousie UniversityQEII FoundationHealth Sciences Centre Foundation
Mots-clésMedicineRehabilitationAcute careGerontologyNursingIntensive care medicinePhysical therapyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The ability of acute care providers to cope with the influx of frail older patients is increasingly stressed, and changes need to be made to improve care provided to older adults. Our purpose was to conduct a scoping review to map and synthesize the literature addressing frailty in the acute care setting in order to understand how to tackle this challenge. We also aimed to highlight the current gaps in frailty research. METHODS: This scoping review included original research articles with acutely-ill Emergency Medical Services (EMS) or hospitalized older patients who were identified as frail by the authors. We searched Medline, CINAHL, Embase, PsycINFO, Eric, and Cochrane from January 2000 to September 2015. RESULTS: Our database search initially resulted in 8658 articles and 617 were eligible. In 67% of the articles the authors identified their participants as frail but did not report on how they measured frailty. Among the 204 articles that did measure frailty, the most common disciplines were geriatrics (14%), emergency department (14%), and general medicine (11%). In total, 89 measures were used. This included 13 established tools, used in 51% of the articles, and 35 non-frailty tools, used in 24% of the articles. The most commonly used tools were the Clinical Frailty Scale, the Frailty Index, and the Frailty Phenotype (12% each). Most often (44%) researchers used frailty tools to predict adverse health outcomes. In 74% of the cases frailty predicted the outcome examined, typically mortality and length of stay. CONCLUSIONS: Most studies (83%) were conducted in non-geriatric disciplines and two thirds of the articles identified participants as frail without measuring frailty. There was great variability in tools used and more recently published studies were more likely to use established frailty tools. Overall, frailty appears to be a good predictor of adverse health outcomes. For frailty to be implemented in clinical practice frailty tools should help formulate the care plan and improve shared decision making. How this will happen has yet to be determined.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0270,021
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations336
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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