Frailty, sarcopenia and health related outcomes among elderly patients in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of frailty and sarcopenia among elderly patients in Saudi Arabia and explore if there are significant association between frailty and sarcopenia. METHODS: A total of 498 patients from public tertiary hospital in Saudi Arabia participated in this descriptive cross-sectional study between March 2019 to June 2019. All participants answered a 5-part questionnaire, which includes demographic data, Edmonton Frail Scale, SARC-F and questions related to Activities of Daily living. RESULTS: . The prevalence of patients with mild frail, moderate frail and severely frail were 22, 12, and 4%, respectively. The analysis showed that majority of patients who had sarcopenia were females (84%). The analysis show that the level of frailty of patients were significantly different between age, marital status, educational level and patients' needs of home care, activities of daily living, presence of comorbidity and sarcopenia (p = 0.001). In the logistic regression analysis, the pre-frailty group was significantly likely to have sarcopenia (OR 0.02 95% 0.01-0.23p = 0.001) than nonfrailty patients. CONCLUSION: In conclusion, this research highlights the high prevalence of sarcopenia among elderly patients and the increasing percentage of frail patients in Saudi Arabia. In addition, significant difference and association were found with sarcopenia and frailty with many sociodemographic and clinical components of elderly patients in Saudi Arabia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».