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Enregistrement W3162215058 · doi:10.2147/copd.s295885

Physical Frailty in COPD Patients with Chronic Respiratory Failure

2021· article· en· W3162215058 sur OpenAlexafffund
Sarah Géphine, Patrick Mucci, Jean‐Marie Grosbois, François Maltais, Didier Saey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of COPD · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalAgence Régionale de Santé Hauts-de-FranceUniversité de LilleUniversité Laval
Mots-clésMedicineCOPDPhysical therapyDepression (economics)AnxietyPulmonary rehabilitationQuality of life (healthcare)RehabilitationGaitPhysical medicine and rehabilitationInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of physical frailty and its clinical characteristics in advanced chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is unknown, as well as the usefulness of functional capacity tests to screen for physical frailty. The aim of the study was to evaluate the proportion and clinical portrait of COPD patients with chronic respiratory failure exhibiting physical frailty at the time of referral to home-based pulmonary rehabilitation. We also evaluate the usefulness of the short physical performance battery (SPPB) and timed-up and go (TUG) as potential screening tools for physical frailty. Finally, we evaluated the specific contribution of gait speed to the frailty Fried total score. METHODS: This was a prospective observational study in which physical frailty was defined using Fried criteria (body mass loss, exhaustion, low physical activity, slower walking and weakness). Clinical portrait was documented from daily physical activity, exercise tolerance, functional capacity, anxiety and depressive symptoms, health-related quality of life, and fatigue scores. The ability of the SPPB and TUG to predict physical frailty was investigated using receiver operating characteristic curves. Contribution of each Fried criteria was evaluated with a principal component analysis (PCA). RESULTS: , 33 ± 13% of predicted), 19 were physically frail. Frail individuals had lower daily steps number, exercise tolerance and functional capacity, and higher fatigue, anxiety, and depressive symptom scores (p<0.05) compared to non-frail individuals. SPPB and TUG did not have an acceptable detection accuracy for screening physical frailty. PCA indicated that gait speed was the main contributor to the Fried total score of physical frailty. CONCLUSION: Physical frailty affects a large proportion of COPD patients with chronic respiratory failure starting a home-based intervention and was associated with worse clinical status. Although the present results need to be confirmed by adequately powered studies, gait speed seems to have the potential to become a simple screening tool for physical frailty in this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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