Frailty and emergency surgery: identification and evidence‐based care for vulnerable older adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle