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Enregistrement W4315754222 · doi:10.1177/08445621221144667

The Association Between Frailty and a Nurse-Identified Need for Comprehensive Geriatric Assessment Referral from the Emergency Department

2023· article· en· W4315754222 sur OpenAlexaffvenueabout
Fabrice Mowbray, Brittany Ellis, Connie Schumacher, George Heckman, Kerstin de Wit, Ryan P. Strum, Aaron Jones, Rebecca H. Correia, Éric Mercier, Andrew P. Costa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of WaterlooBrock UniversityUniversité LavalUniversity of SaskatchewanMcMaster UniversityQueen's UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentReferralCohortGeriatricsGeriatric careLogistic regressionEmergency medicineGerontologyFamily medicineMedical emergencyNursingPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emergency nurses commonly conduct geriatric assessments in the emergency department (ED). However, little is known about what geriatric syndromes or clinical presentations prompt a nurse to document an identified need for comprehensive geriatric assessment (CGA). OBJECTIVES: To examine the association between geriatric syndromes, like frailty, and a nurse-identified need for a CGA following emergency care. METHODS: We conducted a secondary analysis of a multi-province Canadian cohort from the InterRAI Multinational Cohort Study. We collected data at ED registration from patients 75 years of age and older (n = 2,274) from eight ED sites across Canada between November 2009 and April 2012. Geriatric syndromes were assessed by trained emergency nurses using the interRAI ED Contact Assessment; and we retrospectively calculated the ED frailty index. We employed binary logistic regression to determine the adjusted associations between geriatric syndromes and a nurse-identified need for a CGA. RESULTS: Approximately one-quarter (28%) of older adults were identified to need a CGA following emergency care. A 0.1 unit increase in the ED frailty index increased the likelihood of a nurse identify a need for CGA (RD: 6.6; 95% CI = 5.5-7.9). Most geriatric syndromes increased the probability of a nurse documenting the need for a CGA. CONCLUSION: When assessed by emergency nurses, the identified need for CGA is strongly linked to the presence of geriatric syndromes, including frailty. We provide face validity for the continued use of emergency nurses for screening and assessing older ED patients.

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)0,009
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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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