A multicentre survey investigating the knowledge, behaviour, and attitudes of surgical healthcare professionals to frailty assessment in emergency surgery: DEFINE(surgery)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Screening for frailty in people admitted with emergency surgical pathology can initiate timely referrals to enhanced perioperative services such as intensive care and geriatric medicine. However, there has been little research exploring surgical healthcare professionals' opinions to frailty assessment, or accuracy in identification. This study aimed to assess the knowledge, behaviour, and attitudes of healthcare professionals to frailty assessment in emergency surgical admissions. METHODS: We designed a cross-sectional multicentre study developed by a multiprofessional team of surgeons, geriatricians, and supported by patients. A semi-structured survey examined attitudes and behaviours. Knowledge was assessed by comparing respondents' accuracy in scoring twenty-two surgical case vignettes using the Clinical Frailty Scale. RESULTS: Eleven hospitals across England, Wales, and Scotland participated. Two hundred and eleven clinicians responded-20.4% junior doctors, 43.6% middle grade doctors, 24.2% senior doctors, 11.4% nurses and physician associates. Respondents strongly supported perioperative frailty assessment. Most were already assessing for frailty, although frequently not using a standardised tool. There was a strong call for more frailty education. Participants scored 2175 vignettes with 55.4% accurately meeting the gold standard; accuracy improved to 87.3% when categorised into "not frail/mildly frail/severely frail" and 94% when dichotomised to "not frail/frail". CONCLUSION: Frailty assessment is well supported by healthcare professionals working in surgery. However, standardised tools are not routinely being used, and only half of respondents could accurately identify frailty. Better education around frailty assessment is needed for healthcare professionals working in surgery to improve perioperative pathway for people living with frailty.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».