Resilience is associated with frailty and older age in hospitalised patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about resilience in an internal medicine setting. We aimed to assess the relationship between resilience and frailty and other clinical and sociodemographic characteristics in a cohort of prospectively enrolled hospitalised patients. METHODS: In 2017-2019, we consecutively enrolled patients in our internal medicine wards. We selected all patients who filled in the 25-item Connor-Davidson resilience scale (CD-RISC). Mean resilience was evaluated according to baseline demographic (i.e., age, sex, marital and socioeconomic status) and clinical (i.e., Cumulative Illness Rating Scale [CIRS], Edmonton Frail Scale [EFS], Barthel index, Short Blessed test, length of stay [LOS]) data. A multivariable analysis for assessing factors affecting resilience was fitted. RESULTS: Overall, 143 patients (median age 69 years, interquartile range 52-79, 74 females) were included. Resilience was significantly lower in frail (p = 0.010), elderly (p = 0.021), dependent (p = 0.032), and more clinically (p = 0.028) and cognitively compromised patients (p = 0.028), and in those with a low educational status (p = 0.032). No relation between resilience and LOS was noticed (p = 0.597). Frail patients were significantly older (p < 0.001), had a greater disease burden as measured by CIRS comorbidity (p < 0.001) and severity indexes (p < 0.001), were more dependent (p < 0.001), more cognitively impaired (p < 0.001), and displayed a lower educational level (p = 0.011) compared to non-frail patients. At multivariable analysis, frailty (p = 0.022) and dependency (p = 0.031; according to the Barthel index) were associated with lower resilience in the age groups 18-64 and ≥ 65 years, respectively. CONCLUSIONS: Low resilience was associated with frailty and dependency with an age-dependent fashion. Studies assessing the impact of this finding on important health outcomes are needed. TRIAL REGISTRATION: Clinical Complexity in Internal Medicine Wards. San MAtteo Complexity Study (SMAC); NCT03439410 . Registered 01/11/2017.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».