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Enregistrement W4283588559 · doi:10.1186/s12875-022-01778-9

Practitioner perceptions of the feasibility of common frailty screening instruments within general practice settings: a mixed methods study

2022· article· en· W4283588559 sur OpenAlexafffundabout
Rachel C. Ambagtsheer, Mavourneen Casey, Michael Lawless, Mandy M. Archibald, Solomon Yu, Alison Kitson, Justin Beilby

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilResthaven Incorporated
Mots-clésChecklistMedicineFocus groupIntervention (counseling)PerceptionVulnerability (computing)Scale (ratio)Qualitative researchApplied psychologyPsychologyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frailty is a highly prevalent clinical syndrome increasing older people's vulnerability to risk of adverse outcomes. Better frailty identification through expanded screening implementation has been advocated within general practice settings, both internationally and within Australia. However, little is known about practitioner perceptions of the feasibility of specific instruments, and the underlying motivations behind those perceptions. Consequently, the purpose of this study was to explore the attitudes and perceptions of a convenience and volunteer sample of Australian general practitioners (GPs) and practice nurses (PNs) towards common frailty screening instruments. METHODS: The feasibility of several frailty screening instruments (PRISMA-7 [P7], Edmonton Frail Scale [EFS], FRAIL Questionnaire [FQ], Gait Speed Test [GST], Groningen Frailty Indicator [GFI], Kihon Checklist [KC] and Timed Up and Go [TUG]) to 43 Australian GPs and PNs was assessed. The study adopted a concurrent embedded mixed-methods design incorporating quantitative (ranking exercise) and qualitative (content analysis) data collection integrated during the analysis phase. RESULTS: Practitioners assessed multi-dimensional instruments (EFS, GFI, KC) as having relatively higher clinical utility, better integration into existing assessment processes and stronger links to intervention over uni-dimensional (GST, TUG) and simple (FQ, P7) instruments. CONCLUSIONS: While existing frailty screening instruments show promise as an initial step in supporting better care for older people, all the included instruments were associated with perceived advantages and disadvantages. Ultimately, clinicians will need to weigh several factors in their selection of the optimal screening instrument. Further translational research, with a focus on contextual fit, is needed to support clinical decision-making on the selection of instruments for frailty screening.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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