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Enregistrement W4298008076 · doi:10.14740/jocmr4806

Frailty in Portuguese Older Patients From Convalescence Units: A Cross-Sectional Study

2022· article· en· W4298008076 sur OpenAlexvenueno aff
Mário Pereira Pinto, Sónia Martins, Edgar Mesquita, Lia Fernandes

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConvalescenceComorbidityAnxietyActivities of daily livingCross-sectional studyInternal medicinePhysical therapyGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Frailty is a common geriatric syndrome, associated with adverse clinical outcomes. Nevertheless, studies about frailty in continuous care units are scarce. In this way, this study aimed to assess frailty in older patients admitted in convalescence units (CUs) and analyze its association with demographic, social and clinical characteristics. Methods: This cross-sectional study included older patients admitted in eight CUs of the Integrated Continued Care National Network in Northern Portugal. Exclusion criteria were: total ≤ 11 in Glasgow coma scale, < 10 in mini-mental state examination or being unable to communicate. A comprehensive protocol was administered to assess health-related and lifestyle characteristics, comorbidity, dependence on activities of daily living (ADL), depressive and anxiety symptoms, cognition, and socio-familial risk. Frailty was assessed by Tilburg frailty indicator (TFI). Results: A sample of 165 patients was included (median age = 77; 65% female), with 80% classified as frail, mostly women (P = 0.002), widowed (P = 0.016), shorter (P = 0.005), feeling more tired (P < 0.005) and with less energy (P < 0.005). Also, these patients reported more vision problems (P = 0.006), difficulties in walking (P = 0.022) and climbing stairs (P = 0.029), pain (P = 0.004), falls (P = 0.046), non-alcohol use (P = 0.043) and non-physical activity (P = 0.032). Frail patients had a higher number of previous hospitalizations (P = 0.018), comorbidity (P = 0.006), dependence on instrumental (P < 0.001) and basic (P = 0.006; P < 0.001) ADL, depressive (P < 0.001) and anxiety (P = 0.002) symptoms. After adjusting for covariates, frailty was associated with females (adjusted odds ratio (aOR) = 4.45, P = 0.011), vascular disease (aOR = 4.40, P = 0.040), vision problems (aOR = 10.85, P < 0.001), high dependency on instrumental ADL (aOR = 0.74, P = 0.002), and depressive symptoms (aOR = 1.37, P = 0.001). Conclusions: Frailty is high among older patients in CUs, particularly in females, with vascular disease, vision problems, instrumental ADL dependence and depressive symptoms. Thus, frailty should be screened, and preventive and therapeutic measures should be considered for those at high risk, in order to minimize possible negative consequences.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,361
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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