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Enregistrement W3012726802 · doi:10.1186/s12877-020-1459-6

Perspectives of older adults, caregivers, and healthcare providers on frailty screening: a qualitative study

2020· article· en· W3012726802 sur OpenAlexafffund
Jill Van Damme, Elena Neiterman, Mark Oremus, Kassandra Lemmon, Paul Stolee

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Frailty NetworkGovernment of Canada
Mots-clésMedicineThematic analysisFocus groupQualitative researchHealth careGerontologyCoding (social sciences)MEDLINENursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Screening is an important component of understanding and managing frailty. This study examined older adults', caregivers' and healthcare providers' perspectives on frailty and frailty screening. METHODS: Fourteen older adults and caregivers and 14 healthcare providers completed individual or focus group interviews. Interviews were audio recorded, transcribed verbatim, and analyzed using line-by-line emergent coding techniques and inductive thematic analysis. RESULTS: The interviews yielded several themes with associated subthemes: definitions and conceptualizations of frailty, perceptions of "frail", factors contributing to frailty (physical,, cognitive, social, pharmaceutical, nutritional), and frailty screening (current practices, tools in use, limitations, recommendations). CONCLUSION: Older adults, caregivers and healthcare providers have similar perspectives regarding frailty; both identified frailty as multi-dimensional and dynamic. Healthcare providers need clear "next steps" to provide meaning to frailty screening practices, which may improve use of frailty-screening tools.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeQualitatif
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

Citations44
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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