Reversing frailty in older adults: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals 65 years or older are presumably more susceptible to becoming frail, which increases their risk of multiple adverse health outcomes. Reversing frailty has received recent attention; however, little is understood about what it means and how to achieve it. Thus, the purpose of this scoping review is to synthesize the evidence regarding the impact of frail-related interventions on older adults living with frailty, identify what interventions resulted in frailty reversal and clarify the concept of reverse frailty. METHODS: We followed Arksey and O'Malley's five-stage scoping review approach and conducted searches in CINAHL, EMBASE, PubMed, and Web of Science. We hand-searched the reference list of included studies and conducted a grey literature search. Two independent reviewers completed the title, abstract screenings, and full-text review using the eligibility criteria, and independently extracted approximately 10% of the studies. We critically appraised studies using Joanna Briggs critical appraisal checklist/tool, and we used a descriptive and narrative method to synthesize and analyze data. RESULTS: Of 7499 articles, thirty met the criteria and three studies were identified in the references of included studies. Seventeen studies (56.7%) framed frailty as a reversible condition, with 11 studies (36.7%) selecting it as their primary outcome. Reversing frailty varied from either frail to pre-frail, frail to non-frail, and severe to mild frailty. We identified different types of single and multi-component interventions each targeting various domains of frailty. The physical domain was most frequently targeted (n = 32, 97%). Interventions also varied in their frequencies of delivery, intensities, and durations, and targeted participants from different settings, most commonly from community dwellings (n = 23; 69.7%). CONCLUSION: Some studies indicated that it is possible to reverse frailty. However, this depended on how the researchers assessed or measured frailty. The current understanding of reverse frailty is a shift from a frail or severely frail state to at least a pre-frail or mildly frail state. To gain further insight into reversing frailty, we recommend a concept analysis. Furthermore, we recommend more primary studies considering the participant's lived experiences to guide intervention delivery.
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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 | 0,025 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».