Predictive Strategies to Reduce the Risk of Rehospitalization with a Focus on Frail Older Adults: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is a geriatric syndrome that has physical, cognitive, psychological, social, and environmental components and is characterized by a decrease in physiological reserves. Frailty is associated with several adverse health outcomes such as an increase in rehospitalization rates, falls, delirium, incontinence, dependency on daily living activities, morbidity, and mortality. Older adults may become frailer with each hospitalization; thus, it is beneficial to develop and implement preventive strategies. The present review aims to highlight the epidemiological importance of frailty in rehospitalization and to compile predictive strategies and related interventions to prevent hospitalizations. Firstly, it is important to identify pre-frail and frail older adults using an instrument with high validity and reliability, which can be a practically applicable screening tool. Comprehensive geriatric assessment-based care is an important strategy known to reduce morbidity, mortality, and rehospitalization in older adults and aims to meet the needs of frail patients with a multidisciplinary approach and intervention that includes physiological, psychological, and social domains. Moreover, effective multimorbidity management, physical activity, nutritional support, preventing cognitive frailty, avoiding polypharmacy and anticholinergic drug burden, immunization, social support, and reducing the caregiver burden are other recommended predictive strategies to prevent post-discharge rehospitalization in frail older adults.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».