Perceptions and Understandings of Frailty Language: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diagnosing and responding to frailty in older adult populations is of growing interest for health care professionals, researchers and policymakers. Preventing frailty has the potential to improve health outcomes for older adults, which in turn has significant implications for health care systems. However, little is known about how older people understand and perceive the term “frailty”, and what it means for them to be designated as frail. To address this concern, a scoping review was undertaken to map the breadth of primary research studies that focus on community-dwelling older adults’ perceptions and understanding of frailty language, as well as explore the potential implications of being classified as frail. Searches were conducted in MEDLINE, Ageline, PsychInfo, CINAHL and EMBASE databases for articles published between January 1994 and February 2019. 4639 articles were screened and ten articles met the inclusion criteria, detailing eight primary research studies. Using content analysis, three core themes were identified across the included studies. These themes included: 1) understanding frailty as a multi-dimensional concept and inevitable consequence of aging, 2) perceiving frailty as a generalizing and harmful label; and 3) resisting and responding to frailty. Recommendations stemming from this review include the need for health care professionals to use person-centered language with older adults, discuss the term frailty with caution, and be aware of the potential consequences of labeling a person as frail. Importantly, this review demonstrates that for frailty interventions to be successful and meaningful for older adults, ongoing and critical examination of frailty language is necessary.
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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 | 0,022 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».