Screening for and Managing the Person with Frailty in Primary Care: ICFSR Consensus Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is now a well-recognized and common syndrome among older persons ( 1 – 3 ). Frailty is a syndrome which increases the risk of an older person to develop disability or to die when exposed either to physical or psychosocial stressors ( 4 , 5 ). Although frailty, disability and multimorbidity often coexist and interact, they are distinct and separate concepts ( 6 ). Growing evidence suggests that each of these interrelated conditions is preventable and their associated complications manageable ( 6 – 8 ). However, early identification is imperative as once disability and multimorbidity occur, frailty in less likely to be prevented or reversed ( 9 – 11 ). As such it should be distinguished from persons with disability in their activities of daily living. The conditions leading to the frailty syndrome should have some degree of reversibility, thus distinguishing it from multimorbidity ( 7 , 8 , 12 ). Recently, the International Conference of Frailty and Sarcopenia Research (ICFSR) formulated evidence-based guidelines for the identification and management of physical frailty ( 13 ). Physical frailty was originally defined and validated by Fried et al ( 12 , 14 ). This definition included measurements of low activity level, slowness of walking, muscle weakness, exhaustion and weight loss. This approach differs from that of Rockwood and Mitnitski ( 15 ) which used the number of “deficits” (signs, symptoms, clinical conditions) to determine a frailty index. Primary care represents the entry point into the health care system for many older adults who may be pre-frail and frail. A shortage of geriatricians and the higher frequency of frailty in community settings call for primary care clinicians (general practitioners, generalists, family physicians) to increasingly assess and manage older adults at risk for frailty or who are already frail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».