Frailty and Related Factors in Hospitalized Older People in Northern Cyprus
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».