Understanding Frailty Screening: a Domain Mapping Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Background Many definitions and operationalisations of frailty exclude psychosocial factors, such as social isolation and mental health, despite considerable evidence of the links between frailty and these factors. This study aimed to investigate the health domains covered by frailty screening tools. Methods A systematic search of the literature was conducted in accordance with PRISMA guidelines. MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and PsycInfo were searched from inception to December 31, 2018. Data related to the domains of each screening tool were extracted and mapped onto a framework based on the biopsychosocial model of Lehmans et al. (2009) and Wade & Halligans (2017). Results Sixty-seven frailty screening tools were captured in 79 articles. All screening tools assessed biological factors, 73% assessed psychological factors, 52% assessed social factors, and 78% assessed contextual factors. Under half (43%) of the tools evaluated all four domains, 33% evaluated three of four domains, 12% reported two of four domains, and 13% reported one domain (biological). Conclusion This review found considerable variation in the assessment domains covered by frailty screening tools. Frailty is a broad construct, and frailty screening tools need to cover a wide variety of domains to enhance screening and outcomes assessment.
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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 | 0,018 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».