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Enregistrement W4378952087 · doi:10.1513/annalsats.202302-129st

Rehabilitation for People with Respiratory Disease and Frailty: An Official American Thoracic Society Workshop Report

2023· article· en· W4378952087 sur OpenAlexfundno aff
Matthew Maddocks, Lisa Jane Brighton, Jennifer Alison, Lies ter Beek, Surya P. Bhatt, Nathan E. Brummel, Chris Burtin, Matteo Cesari, Rachael A Evans, Lauren E. Ferrante, Oscar Flores-Flores, Frits M.E. Franssen, Chris Garvey, Samantha Harrison, Anand Iyer, Lies Lahouse, Suzanne C. Lareau, Annemarie L. Lee, William D‐C Man, Alessandra Marengoni, Hamish McAuley, Dmitry Rozenberg, Jonathan P. Singer, Martijn A. Spruit, Christian Osadnik

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteEconomic and Social Research CouncilUniversity of California, San FranciscoRegeneron PharmaceuticalsNational Institutes of HealthVlaamse regeringUniversiteit GentNovartis AustraliaKarolinska InstitutetUniversity of Colorado DenverUniversity of TorontoKing's College Hospital NHS Foundation TrustAustralian Physiotherapy AssociationPhysiotherapy Research FoundationStichting Astma BestrijdingKing's College LondonTeesside UniversityGlaxoSmithKlineImperial College LondonSunovionEuropean Respiratory SocietyNational Institute for Health Research Applied Research Collaboration South LondonSanofiMedical Research CouncilTeva Pharmaceutical IndustriesNational Institute on AgingNational Institute for Health and Care ResearchUniversità degli Studi di BresciaRoyal Australian College of General PractitionersAmerican Thoracic SocietyNational Health and Medical Research CouncilAstraZeneca
Mots-clésMedicinePulmonary rehabilitationRehabilitationPopulationDiseaseHealth careTelerehabilitationMEDLINEReferralGerontologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationFamily medicineTelemedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with respiratory disease have increased risk of developing frailty, which is associated with worse health outcomes. There is growing evidence of the role of rehabilitation in managing frailty in people with respiratory disease. However, several challenges remain regarding optimal methods of identifying frailty and delivering rehabilitation for this population. The aims of this American Thoracic Society workshop were to outline key definitions and concepts around rehabilitation for people with respiratory disease and frailty, synthesize available evidence, and explore how programs may be adapted to align to the needs and experiences of this population. Across two half-day virtual workshops, 20 professionals from diverse disciplines, professions, and countries discussed key developments and identified opportunities for future research, with additional input via online correspondence. Participants highlighted a "frailty rehabilitation paradox" whereby pulmonary rehabilitation can effectively reduce frailty, but programs are challenging for some individuals with frailty to complete. Frailty should not limit access to rehabilitation; instead, the identification of frailty should prompt comprehensive assessment and tailored support, including onward referral for additional specialist input. Exercise prescriptions that explicitly consider symptom burden and comorbidities, integration of additional geriatric or palliative care expertise, and/or preemptive planning for disruptions to participation may support engagement and outcomes. To identify and measure frailty in people with respiratory disease, tools should be selected on the basis of sensitivity, specificity, responsiveness, and feasibility for their intended purpose. Research is required to expand understanding beyond the physical dimensions of frailty and to explore the merits and limitations of telerehabilitation or home-based pulmonary rehabilitation for people with chronic respiratory disease and frailty.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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