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Enregistrement W4391819390 · doi:10.1111/psyg.13087

Prevalence and risk factors of cognitive frailty among pre‐frail and frail older adults in nursing homes

2024· article· en· W4391819390 sur OpenAlexaboutno aff
Yu Zhang, Min‐rui Li, Xin Chen, Yong‐ping Deng, Yuan‐hong Lin, Yuan‐xia Luo, Yulin Gao

Notice bibliographique

RevuePsychogeriatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeriatric Depression ScaleMedicineActivities of daily livingOdds ratioGerontologyLogistic regressionCognitionDepression (economics)Stratified samplingCross-sectional studyMultivariate analysisPhysical therapyInternal medicinePsychiatryDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this research was to stratify the level of frailty to examine the risk factors associated with reversible cognitive frailty (RCF) and potentially reversible cognitive frailty (PRCF) in nursing homes to provide a basis for hierarchical management in different stages of frailty. METHODS: The study was a cross-sectional study conducted from September to November 2022; 504 people were selected by stratified random sampling after convenience selection from the Home for the Aged Guangzhou. The structured questionnaire survey was conducted through face-to-face interviews using the general data questionnaire, Fried Frailty Phenotype, Montreal Cognitive Assessment Scale. RESULTS: In total, 452 individuals were included for analysis. A total of 229 cases (50.7%) were PRCF, 70 (15.5%) were RCF. Multivariate logistic regression analysis showed that in pre-frailty, the Geriatric Depression Scale (GDS-15) score (odds ratio (OR) 1.802; 95% CI 1.308-2.483), Instrumental Activities of Daily Living Scale (IADL) score (0.352; 0.135-0.918) and energy (0.288; 0.110-0.755) were influencing factors of RCF. GDS-15 score (1.805; 1.320-2.468), IADL score (0.268; 0.105-0.682), energy (0.377; 0.150-0.947), lack of intellectual activity (6.118; 1.067-35.070), admission time(>3 years) (9.969; 1.893-52.495) and low education (3.465; 1.211-9.912) were influencing factors of PRCF. However, RCF with frailty was associated with the Short-Form Mini-Nutritional Assessment (MNA-SF) score (0.301; 0.123-0.739) and low education time (0 ~ 12 years) (0.021; 0.001-0.826). PRCF with frailty was associated with age (1.327; 1.081-1.629) and weekly exercise time (0.987; 0.979-0.995). CONCLUSIONS: The prevalence of RCF and PRCF was high among pre-frail and frail older adults in nursing homes. Different levels of frailty had different influencing factors for RCF and PRCF. Depression, daily living ability, energy, intellectual activity, admission time, education level, nutrition status, age and exercise time were associated with RCF and PRCF. Hierarchical management and intervention should be implemented for different stages of frailty to prevent or delay the progression of cognitive 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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