MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312177904 · doi:10.21315/mjms2022.29.6.4

Prevalence of Frailty and Its Standardised Assessment Tools among Malaysian Older Person: A Systematic Review

2022· review· en· W4312177904 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Iqbal Shaharudin, Nur Fatin Nabila Abd Rahman

Notice bibliographique

RevueMalaysian Journal of Medical Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MARA
Mots-clésScopusGerontologyMedicineMEDLINESystematic reviewStressorVulnerability (computing)Scale (ratio)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frailty is conceptually defined as a state of increased vulnerability in older persons, resulting from age-associated declines in physiological reserve and function as they cope with everyday life stressors. To date, the prevalence of frailty has been assessed in various ways. The objective of this study was to identify the prevalence of the condition and the assessment tools used to determine its occurrence among Malaysian older individuals. A systematic literature search was performed on electronic bibliographic databases, namely, Web of Science, Scopus, EBSCOHost: MEDLINE Complete and Google Scholar. Ten eligible articles were reviewed and evaluated using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses and the Newcastle-Ottawa Scale. Frailty was diagnosed using Fried's frailty phenotype and the Groningen Frailty Indicator (GFI). Assessment tools that included physical performance tests detected a lower prevalence of frailty than that determined using questionnaire-based tools. The prevalence of frailty ranged from as low as 6% to as high as 76%, and there was a higher prevalence among older persons living in aged care homes. This review suggests increasing prospective and interventional studies on frailty to establish a cause-effect relationship between standardised tools of assessing frailty and its prevalence among Malaysian older persons and provide guidelines for health professionals on promoting active lifestyles among older populations.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMalaysian Journal of Medical SciencesMême sujetFrailty in Older AdultsTravaux en français237 207