Notice bibliographique
Résumé
Disability in older adults has become a significant burden, both individually and socially, due to the rapidly aging population in Korea. It is important to manage both frailty and chronic diseases to delay disability. Frailty, which is considered to be a transition phase between healthy status and disability, is defined as a significant decline in functional reserves of multiple organ systems and the resultant extreme vulnerability to stressors, leading to a higher risk of adverse health-related outcomes. The frailty phenotype and frailty index are the most commonly used methods to diagnose frailty. Frailty is related to physical, psychological, cognitive, and social dysfunction, and is sometimes caused by chronic disease. Therefore, primary care providers are ideally situated to incorporate the concept of frailty into their practice, as they are champions in comprehensive care. Although the identification and treatment of frailty is not yet standard practice in primary care, primary care physicians must use the electronic frailty index to identify frailty in all the patients aged ≥65 years in the United Kingdom. In Canada, some insurance companies and governments are using a similar program, which is called the Community Actions and Resources Empowering Seniors model. The clinical practice guidelines of the International Conference of Frailty and Sarcopenia Research, as well as some additional references, will be introduced. Here, we review the current literature on how to diagnose and manage frailty in primary care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».