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Enregistrement W4290635753 · doi:10.5152/mnm.2022.222067

Frailty and Related Factors in Hospitalized Older People in Northern Cyprus

2022· article· en· W4290635753 sur OpenAlexaboutno aff
Gizem Abbasoglu Barabar

Notice bibliographique

RevueMediterranean Nursing and Midwifery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOlder peopleGerontologyGeographyMedicineHistoryDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective:This study aimed to evaluate frailty in hospitalized older people and to identify the related factors. Method:The descriptive study was conducted on 60 older people (66–88 years) who received inpatient treatment in geriatric clinics of two hospitals between September and December 2020. Ethics committee approval, institutional consent, and informed patient consent were obtained for the study. Along with the Edmonton Frailty Scale, a data form was used to collect data about the patient’s socio-demographic, disease characteristics, and frailty risk factors. The data were collected through face-to-face interviews. Results:Frailty of various levels mildly 51.6% and moderately 36.6% of the older people hospitalized in geriatric units in Northern Cyprus was detected (Edmonton Frailty Scale score of 9.23 ± 1.49). The older people in the advanced age (85 years and above) group had an even higher frailty level with the score of 10.0 (p = .009). Those who self-rated as “bad” had either a low education level, were living without a partner, had two chronic diseases, had to use four to seven drugs daily, had a health problem within the last 15 days, had to visit the hospital in the last year, or had to be hospitalized, and had higher min-max Edmonton Frailty Scale scores (p > .05). Conclusion:The frailty levels in older people hospitalized in geriatric units were found to be higher. The older people were classified as frail because of the number of frailty risk factors such as weight loss, weakness, lack of appetite, or had more than three falls.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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