Characterization of patients admitted to specialized geriatric acute care hospital units with the German version of the Standardized Evaluation and Intervention for Seniors at Risk (SEISAR) screening-instrument: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Standardized Evaluation and Intervention for Seniors at Risk (SEISAR) screening tool records major geriatric problems, originally applied in the emergency department. Particularly, the distinction of compensated and uncompensated problems is an interesting and new approach. Therefore, we translated the SEISAR in German language and used it to characterize patients in specialized geriatric hospital wards in Germany and to gather initial experience regarding its usability and practicability. METHODS: The tool was translated by three independent specialists in geriatric medicine and backtranslated for quality-assurance by a non-medical English native speaker. In a second step, 8 acute care geriatric hospital departments used the translated version to characterize all consecutive patients admitted over a period of one month between December 2019 and May 2020 at time of admission. RESULTS: Most of the 756 patients (78%) lived in an own apartment or house prior to hospital admission. Participants had on average 4 compensated and 6 uncompensated problems, a Barthel-Index of 40 pts. on admission with a median increase of 15 points during hospital stay, and a median length of stay of 16 days in the geriatric hospital department. CONCLUSION: SEISAR is an interesting standardized brief comprehensive geriatric assessment tool for the identification of compensated and uncompensated health problems in older persons. The data of this study highlights the number, variability, and complexity of geriatric problems in patients treated in specialized acute care geriatric hospital wards in Germany. TRIAL REGISTRATION: German Clinical trial register (DRKS-ID: DRKS00031354 on 27.02.2023).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».