Frailty and emergency surgery: identification and evidence‐based care for vulnerable older adults
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is a multidimensional state related to accumulation of age- and disease-related deficits across multiple domains. Older people represent the fastest growing segment of the peri-operative population, and 25-50% of older surgical patients live with frailty. When frailty is present before surgery, adjusted rates of morbidity and mortality increase at least two-fold; the odds of delirium and loss of independence are increased more than four- and five-fold, respectively. Care of the older person with frailty presenting for emergency surgery requires individualised and evidence-based care given the high-risk and complex nature of their presentations. Before surgery, frailty should be assessed using a multidimensional frailty instrument (most likely the Clinical Frailty Scale), and all members of the peri-operative team should be aware of each patient's frailty status. When frailty is present, pre-operative care should focus on documenting and communicating individualised risk, considering advanced care directives and engaging shared decision-making when feasible. Shared multidisciplinary care should be initiated. Peri-operatively, analgesia that avoids polypharmacy should be provided, along with delirium prevention strategies and consideration of postoperative care in a monitored environment. After the acute surgical episode, transition out of hospital requires that adequate support be in place, along with clear discharge instructions, and review of new and existing prescription medications. Advanced care directives should be reviewed or initiated in case of readmission. Overall, substantial knowledge gaps about the optimal peri-operative care of older people with frailty must be addressed through robust, patient-oriented research.
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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 | 0,010 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».