COVID-19, frailty and long-term care: Implications for policy and practice
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
Older adults have been disproportionately affected by the COVID-19 pandemic, with many outbreaks occurring in Long Term Care Facilities (LTCFs). We discuss this vulnerability among LTCF residents using an ecological framework, on levels spanning from the individual to families and caregivers, institutions, health services and systems, communities, and contextual government policies. Challenges abound for fully understanding the burden of COVID-19 in LTCF, including differences in nomenclature, data collection systems, cultural differences, varied social welfare models, and (often) under-resourcing of the LTC sector. Registration of cases and deaths may be limited by testing capacity and policy, record-keeping and reporting procedures. Hospitalization and death rates may be inaccurate depending on atypical presentations and whether or not residents' goals of care include escalation of care and transfer to hospital. Given the important contribution of frailty, use of the Clinical Frailty Scale (CFS) is discussed as a readily implementable measure, as are lessons learned from the study of frailty in relation to influenza. Biomarkers hold emerging promise in helping to predict disease severity and address the puzzle of why some frail LTCF residents are resilient to COVID-19, either remaining test-negative despite exposure or having asymptomatic infection, while others experience the full range of illness severity including critical illness and death. Strong and coordinated surveillance and research focused on LTCFs and their frail residents is required. These efforts should include widespread assessment of frailty using feasible and readily implementable tools such as the CFS, and rigorous reporting of morbidity and mortality in LTCFs.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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