Practical lessons in implementing frailty assessments for hospitalised patients with COPD
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is a comprehensive health measure characterised by an individual’s vulnerability and diminished reserve when faced with health stressors.1–3 As one becomes increasingly frail, the ability to recover from acute illnesses is impaired, leading to progressive disability, increased risk of hospitalisation, need for supportive living environments and death.1 4–6 Current estimates suggest that 40% of community-dwelling adults are at risk of becoming frail, while 40% of hospitalised patients are ‘vulnerable’ or ‘mildly frail’.5 7 8 Hospitalisation is a key risk factor for the progression of frailty, especially among older adults.5 9–11 Frailty is measured with the Clinical Frailty Scale (CFS), a validated measure that is correlated with a comprehensive Frailty Index.1 Assessing frailty during patient encounters could help clarify the appropriateness of interventions and improve prognostication and shared decision making, which are essential components of patient-centred care.2 12–15 Our health system is currently organised to address single organ illnesses and frailty is often overlooked as a consequence of normal ageing.16 This pilot project was designed to assess the feasibility of implementing the CFS among hospitalised patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD), to assess the differences in frailty assessments between health providers, and to understand the distribution of frailty among hospitalised patients with COPD. Over an 11-month period, the CFS was included in routine nursing assessments on a respiratory ward at a tertiary care hospital (online supplementary appendix 1). Frailty assessments were linked to a clinical pathway designed to allocate supportive resources …
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle