COVID-19, frailty and long-term care: Implications for policy and practice
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».