Improving the Identification of Frailty in Long-Term Care Residents: A Cross-Sectional Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the capacity of blood myostatin concentration and physical, cognitive, and affective function tests to predict frailty among long-term care (LTC) residents. METHODS: This cross-sectional analysis used baseline data from three randomized controlled trials involving 260 older adults in 14 LTC centers. Serum myostatin levels were analyzed by enzyme-linked immunosorbent assay. Frailty, physical fitness, cognitive and affective functions were assessed using validated tests and scales. RESULTS: The Timed Up and Go, gait speed, 6-minute walk, and Berg Balance Scale had excellent capabilities in identifying frail individuals in accordance with Fried's Frailty Phenotype (FFP). The best tests for identifying frailty in accordance with the Clinical Frailty Scale (CFS) were Timed Up and Go and Berg Balance Scale. For the Tilburg Frailty Indicator (TFI), the best tests were Quality of Life in Alzheimer's Disease (QoL-AD) and Goldberg Anxiety. Myostatin, along with physical, cognitive, and affective function tests, improved the capability of the hand grip, arm-curl, Montreal Cognitive Assessment, Goldberg Anxiety, Goldberg Depression, and QoL-AD to identify frailty according to FFP, while myostatin improved CFS-defined frailty identification by the hand grip, arm-curl, 6-minute walk test, Berg Balance Scale, 30-second chair-stand, gait speed, Montreal Cognitive Assessment, Goldberg Anxiety, and De Jong-Gierveld Loneliness Scale. CONCLUSION: Among LTC residents, serum myostatin was associated with being frail according to FFP and CFS. However, this measure was less discriminating of frailty than physical fitness tests (for FFP and CFS) and affective function parameters (for TFI). However, evaluated concurrently with physical, cognitive, and affective parameters, myostatin improved the capabilities of these measures to predict CFS-defined frailty.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle