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Enregistrement W4239476296 · doi:10.21203/rs.2.15998/v1

The development of multidimensional screening model of geriatric syndrome for community-dwelling older adults: results of the Taiwan Integration Health and Welfare (TIHW) Study

2019· preprint· en· W4239476296 sur OpenAlexaff
Chi-Jung Tai, Tzyy‐Guey Tseng, Ching‐Ya Huang, Shu-Chuan Pan, Yu-Han Hsiao, Yi‐Hsin Yang, Meng‐Chih Lee

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesMinistry of Health and Welfare
Mots-clésGeriatric Depression ScaleGerontologyMedicineDepression (economics)Logistic regressionActivities of daily livingMoodGeriatricsPhysical therapyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Comprehensive geriatric assessment (CGA) is a multidimensional and multidisciplinary diagnostic and treatment process that identifies geriatric syndrome in older adults. However, CGA program is not appropriate in community screening. To the best of our knowledge, there is no applicable multidimensional screening model to evaluate geriatric syndrome in community-dwelling older adults. This study aimed to identify the risk factors of geriatric syndrome among physical function tests, socioeconomic status, medical history, and healthy behaviours in community-dwelling older adults and develop a multidimensional prediction model for community screening. Methods: A total of 1313 community-dwelling older adults aged 60 years or above were recruited from 58 communities in four aging cities in Taiwan. Geriatric syndrome was defined by disability using Instrumental Activities of Daily Livings, cognitive impairment using Short Portable Mental Status Questionnaire, depression using Geriatric Depression Scale, or by receiving mild disability card. The cutoff values of the physical function tests were calculated using receiver operating characteristic analysis. Multivariate logistic regression was used to evaluate the risk factors of geriatric syndrome, and the risk model was developed using stepwise logistic regression. Results: We developed the new cutoff values in predicting geriatric syndrome for dominant handgrip strength test, 6-meter walk, and timed up-and-go tests, which were significantly associated with geriatric syndrome. Moreover, male sex, obesity, absence of labour activities, and participants who cannot report personal information, had depressive mood for the past 2 weeks, and a history of heart disease were associated with geriatric syndrome. Finally, we developed Taiwan Risk Scores for Geriatric Syndrome (TRSGS) with the cutoff value of 6 (sensitivity, 77.2%; specificity, 75.5%). Conclusions: Most of the screening tools focus on specific problems such as sarcopenia, dementia, or frailty. The TRSGS model demonstrated a multidimensional prediction model, which could be applied in community screening for geriatric syndrome. Management of risk factors to prevent geriatric syndrome in the community is important.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,007
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,287 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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