MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4295846745 · doi:10.3389/fmed.2022.984046

Comprehensive Geriatric Assessment: Application and correlations in a real-life cross-sectional study

2022· article· en· W4295846745 sur OpenAlexaboutno aff
Francesco Salis, Simona Loddo, Francesca Zanda, Maria Monica Peralta, Luca Serchisu, Antonella Mandas

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivities of daily livingGerontologyMedicineGeriatric Depression ScaleContext (archaeology)Cross-sectional studyStressorMontreal Cognitive AssessmentOutpatient clinicDepression (economics)PopulationCognitionPsychologyCognitive impairmentPhysical therapyClinical psychologyPsychiatryEnvironmental healthInternal medicineDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The assessment process of elderly people considers all aspects of an individual’s life, including physical, mental, and social aspects. Frailty refers to a decline in physiological functions or strengths leading to increased vulnerability to stressors and decreased ability to cope with them. Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) is a validated and useful tool in this context to holistically study elderly people. The primary aim of this study was to determine the prevalence of impaired health status in a large geriatric population turning to outpatient service, based on the components of the CGA, and thus to describe its usefulness in real-life clinical practice. The secondary aim of this study was the evaluation of the association between nutritional status, assessed with Mini Nutritional Assessment (MNA)—within the CGA—and cognitive-affective and functional capacities, and multimorbidity. Materials and methods This real-life, retrospective cross-sectional study included subjects consecutively evaluated from January 2009 to December 2020 at the Geriatric Outpatient Service, University Hospital of Monserrato, Cagliari, Italy. A sum of 3,260 patients were subjected to CGA. Results Only a small proportion of the sample (2.24%) showed an absence of impairment in cognitive-affective, functional, and nutritional domains. Moderate correlations were found between MNA and several other CGA variables, namely, Geriatric Depression Scale (GDS; ϱ = −0.41, p < 0.0001), Barthel Index of Independence in Activities of Daily Living (ADL) (ϱ = 0.51, p < 0.0001), Instrumental Activities of Daily Living (IADL) (ϱ = 0.43, p < 0.0001), and Performance-Oriented Mobility Assessment (ϱ = 0.44, p < 0.0001). A multiple regression also highlighted these variables as significant regressors of MNA. Finally, malnutrition showed a significant association with depression (odds ratio [OR]: 4.97), dependence on ADL (OR: 19.8) and IADL (OR: 7.04), and falling risk (OR: 5.16). Conclusion This study has figured out the complex situation in which geriatric care finds itself the complexity and severe impairment of elderly people. The possibilities of intervention are often limited, but the literature confirms the benefits of good nutritional status on the general health status. The data that emerged from our study fit into this assumption, highlighting the close association between the nutritional domain and the other CGA domains.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in MedicineMême sujetNutrition and Health in AgingTravaux en français237 207