MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2960743077 · doi:10.1093/ageing/afz056.02

52DESIGNING A FRAILTY SCREENING TOOLKIT TO TRIAGE PATIENTS SEEN IN TRANSCATHERTER AORTIC VALVE IMPLANTATION (TAVI) CLINIC

2019· article· en· W2960743077 sur OpenAlexaboutno aff
G Donnelly, Mamta Buch, Lachlan McDowell, Alexandre Barbosa de Oliveira, Pernilla Darlington, Ash Watson

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTriageCardiologyAortic valveInternal medicineAortic valve stenosisEmergency medicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Frailty is associated with increased mortality and morbidity in patients undergoing a TAVI (Martin, Sperrin, Ludman, BMJ Open, 2018, 1–9). NICE guidance promotes a shared decision-making model when making treatment choices in the frail elderly with symptomatic aortic stenosis, which should involve a Multi-Disciplinary Team including a specialist in elderly medicine (IPG586, 2017). With growing demands on frailty specialists, we need to ensure that we review the appropriate cases so that our time is used effectively. Methods: We created a pro-forma to identify patients who could benefit from geriatrician input. The TAVI ANP’s recorded data during 5 months of clinics. Acceptance criteria for geriatric referral included patients with either a Katz ADL score <4, age over 90, Mini Cog score of 2 or below and moderately or severely frail on Edmonton Frailty Scale (EFS). A Katz ADL score of 4 or less was used to highlight dependency as it is a validated marker of mortality in TAVI patients (Rogers, Alraises, Moussa, Am J Cardiol, 2018, 121, 850–855). The EFS was chosen as a frailty screen as it is validated in acute coronary syndrome and for use by non-geriatricians (Judith, Partridge, Harari, Age and Ageing, 2012, 41, 142–147). Results: 60 patients, 57% male with a median age of 82 (range 65–93). All patients lived in their own home with four requiring carers. 16 patients were highlighted as requiring a referral (7 > 90, 2 EFS moderately frail, 9 Mini Cog <2, 6 Katz ADL <4). The EFS flagged 8 as mildly frail and 14 as vulnerable, with only 7 of these 22 patients captured by the other referral criteria. Conclusion: Using the EFS alone to triage patients is not adequate. We need to continue to screen across the variety of domains including frailty, dependence and cognition, as some patients only triggered referral in one area. We have adapted the pro-forma to include a Clinical Frailty Score alongside the EFS to compare scores and analyse which score should be used in future practice. This project has allowed us to establish the potential demand on a geriatrician involved in a TAVI service. It has allowed us to share our knowledge of frailty with the TAVI team and create a screening tool to help to triage those who would benefit from a Comprehensive Geriatric Assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAge and AgeingMême sujetFrailty in Older AdultsTravaux en français237 207