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Enregistrement W3104151482 · doi:10.1097/gme.0000000000001681

The impact of frailty in older women undergoing pelvic floor reconstructive surgery

2020· review· en· W3104151482 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan S. Shaw, Elisabeth A. Erekson, Holly E. Richter

Notice bibliographique

RevueMenopause The Journal of The North American Menopause Society · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReconstructive surgeryPelvic floorPerioperativeFrailty IndexComorbidityPelvic Floor DisordersTimed Up and Go testSarcopeniaActivities of daily livingMEDLINEAffect (linguistics)Physical therapyGeneral surgeryGerontologySurgeryBalance (ability)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE AND OBJECTIVE: Women ≥ 65 years old commonly undergo pelvic surgery but are often not screened for coexisting frailty, the presence of which increases the risk of postoperative complications. In the absence of a current consensus, the objective of this review is to discuss the incorporation of a frailty assessment into the work-up of women undergoing pelvic floor reconstructive surgery. METHODS: This is a review of the literature, focusing on measurements of frailty including the Edmonton Frail Scale, FRAIL scale, Groningen Frailty Indicator, frailty phenotype, Tilburg Frailty Indicator, a 70-item frailty index, Mini-Cog score, Charlson comorbidity index, timed up and go test, and life-space assessment. Their use in the perioperative management of older women undergoing pelvic floor reconstructive surgery will be discussed. DISCUSSION AND CONCLUSION: Understanding the concept of frailty and how it may affect surgical decisions and outcomes is essential. The timed up and go test, life space assessment and Mini-Cog assessment at a minimum should be considered preoperatively in patients over the age of 65 years old planning pelvic floor or elective surgery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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