Development and evaluation of an evidence-based, theory-grounded online Clinical Frailty Scale tutorial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Frailty is a robust predictor of adverse outcomes in older people. Practice guidelines recommend routine screening for frailty; however, this does not occur regularly. The Clinical Frailty Scale (CFS) is a validated, feasible instrument that can be used in a variety of clinical settings and is associated with many adverse outcomes. Our objective was to develop and evaluate an online training module to guide frailty assessment using the CFS. METHODS: A multidisciplinary team of clinical experts developed an evidence-based, theory-grounded online training module for users who wished to perform frailty assessment using the CFS. The module was prospectively evaluated for user satisfaction, effectiveness and feasibility using a standardised questionnaire. Qualitative feedback was analysed with thematic analysis. RESULTS: Version 1 of the CFS module was used 627 times from 21 October 2019 to 24 March 2020. Satisfaction, effectiveness and feasibility of the module were positively rated (≥4/5 on a 5-point Likert scale n = 582 [93%], n = 507, [81%], n = 575, [91%], respectively). Qualitative feedback highlighted ease of use, likelihood of users to share the module with others and opportunities to increase multimedia content. CONCLUSION: An online tutorial, designed using evidence and theory to guide frailty assessment using the CFS, was positively rated by users. The module's content and structure was rated effective and feasible, and users were satisfied with, and likely to share, the module. Research evaluating the module's impact on the accuracy of frailty assessment is required.
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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 | 0,048 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».