Moving Frailty Toward Clinical Practice: NIA Intramural Frailty Science Symposium Summary
Notice bibliographique
Résumé
Frailty has long been an important concept in the practice of geriatric medicine and in gerontological research, but integration and implementation of frailty concepts into clinical practice in the United States has been slow. The National Institute on Aging (NIA) Intramural Research Program and the Johns Hopkins Older Americans Independence Center sponsored a symposium to identify potential barriers that impede the movement of frailty into clinical practice and to highlight opportunities to facilitate the further integration of frailty into clinical practice. Primary and subspecialty care providers, and investigators working to integrate and translate new biological aging knowledge into more specific preventive and treatment strategies for frailty provided the meeting content. Recommendations included a call for more specific language that clarifies conceptual differences between frailty definitions and measurement tools; the development of randomized controlled trials to test whether specific intervention strategies for a variety of conditions differently affect frail and non-frail individuals; development of implementation studies and therapeutic trials aimed at tailoring care as a function of pragmatic frailty markers; the use of deep learning and dynamic systems approaches to improve the translatability of findings from epidemiological studies; and the incorporation of advances in aging biology, especially focused on mitochondria, stem cells, and senescent cells, toward the further development of biologically targeted intervention and prevention strategies that can be used to treat or prevent frailty. J Am Geriatr Soc 67:1559-1564, 2019.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».