The Impact of Frailty and Geriatric Syndromes on the Quality of Life of Older Adults Receiving Home-Based Healthcare: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To identify the effect of frailty and geriatric syndromes on the quality of life (QoL), of older adults receiving home care, taking into consideration their socioeconomic and homebound status, including multi-comorbidities. Patients and Methods: This cross-sectional study enrolled elders aged (≥65) years old, registered members of “Help at Home” programs in the Reference Region of Crete, from March to May 2019. Participants were screened using the WHOQOL-BREF for Quality of Life, geriatric syndromes such as frailty using the SHARE-Frailty Index (SHARE-Fi), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), for cognitive function and the Geriatric Depression Scale (GDS), for the assessment of depression. Results: The mean age of the 301 participants was 78.45 (±7.87) years old. The prevalence of frailty was 38.5%, severe depression 13.6%, cognitive dysfunction 87.8% and severe comorbidity 70.6%. Intriguingly, none of the participants (0%) was identified as free of comorbidity (CCI = 0−1). The overall QoL (ranging from 4−20) of the study participants was 13.24 (±4.09). The bivariate analysis showed that overall QoL significantly differed among older adults with frailty (15.91 vs. 11.56, p < 0.001), cognitive dysfunction (15.42 vs. 12.90, p < 0.001), depression (14.90 vs. 9.31, p < 0.001), and disability in Activities of Daily Living (13.67 vs. 10.67, p = 0.002), compared to non-frail, normal cognition and depression, and independent elders, respectively. Multiple linear regression models revealed that frail and depressive elders reported significantly lower QoL (β = −2.65, p < 0.001 and (β = −5.71, p < 0.001), compared to non-frail and older adults with no depressive symptoms, respectively, despite the fact that this association was not significant for older adults with dementia (β = −2.25, p = 0.159), even after adjusting for potential confounding effects (age, gender, comorbidity, homebound status, etc.). Conclusion: frailty and geriatric syndromes including comorbidities are important risk factors for “poor” QoL among older adults receiving home-based healthcare.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».