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Enregistrement W3213906243 · doi:10.36141/svdld.v38i3.11599

Frailty and chronic respiratory disease: the need for a multidisciplinary care model.

2021· article· en· W3213906243 sur OpenAlexaff
Emmanouil K. Symvoulakis, Apostolos Kamekis, Eleni E. Drakonaki, Semeli Mastrodemou, Christopher J. Ryerson, Κατερίνα Αντωνίου

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDAsthmaIntensive care medicineIdiopathic pulmonary fibrosisDiseaseQuality of life (healthcare)MEDLINEMultidisciplinary approachPhysical therapyInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frailty is a state of increased vulnerability to various health stressors but little information is summarized about frailty in patients with specific chronic respiratory diseases such as chronic obstructive pulmonary disease (COPD), idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), and asthma. OBJECTIVE: We aimed to describe the burden of frailty on patients with chronic respiratory disorders and to discuss the need for multidisciplinary care services. METHODS: PubMed and Cochrane Central databases were systematically reviewed for studies reporting outcomes associated with frailty in COPD, IPF, and asthma. Electronic databases were searched for relevant articles published in English from 2010 up to July 2020. Appraisal was carried out based on the Hierarchy of Evidence Rating System and the GRADE guidelines. RESULTS: A total of 31 articles met all inclusion criteria with 24 of them at level IV, 1 at level V, and 6 at level VI. Frailty is likely to negatively affect quality of life and to increase the risk of mortality, especially in elderly with COPD, IPF and asthma. Each disease has a particular effect on the balance between health status, respiratory impairment and frailty. A greater understanding of frailty phenotype across different ages, as well as in a range of long-term conditions, is of great necessity in both clinical and research settings. Limited conformity was observed between different methodologies and nature of chronic diseases studied, leading to a further difficulty to extract homogeneous information. CONCLUSION: in order to assess real mortality risk, alongside respiratory disease severity and the presence of comorbidities. Health care professionals need knowledge, skills and multidisciplinary collaboration to buffer the impact of frailty on everyday practice.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,013
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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