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Enregistrement W4395010587 · doi:10.1007/s41999-024-00973-4

How comprehensive is our comprehensive geriatric assessment in clinical practice? An Irish perspective

2024· article· en· W4395010587 sur OpenAlexaboutno aff
Karen Dennehy, Amy Lynch, Catriona Reddin, Bart Daly, Tim Dukelow, Michelle Canavan, Maria Costello, Robert Murphy

Notice bibliographique

RevueEuropean Geriatric Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity College CorkIrish Research eLibrary
Mots-clésMedicineBaseline (sea)MoodIrishGerontologyMontreal Cognitive AssessmentGeriatricsPhysical therapyCognitive impairmentFamily medicineCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Comprehensive geriatric assessment (CGA) is the cornerstone of high-quality care for older adults. There is no current gold standard to guide what should be included as the baseline measure for CGAs. We examined what metrics are being captured in CGA baseline assessments completed by community based integrated care teams in Ireland. METHODS: CGA's care pathways in Ireland are usually initiated with a written document that establish patients baseline in various assessment areas. These documents were the focus of this study. We completed a cross-sectional study of the components captured in CGA baseline assessments completed in a community setting. We contacted operational leads in each of the community health organisations in Ireland and requested a copy of their current initial baseline screening document for CGA. RESULTS: We reviewed 16 individual CGA baseline documents for analysis in this study. Common assessment areas in all documents included frailty (with the Rockwood Clinical frailty scale used in 94%, n = 15), cognition (4AT-56% of CGAs, MMSE-25%, MOCA-25%, AMTS-19%, AD8-19%, Addenbrookes-13%, 6CIT-13%, mini cog-6%), mobility (100%, n = 16), falls (100%, n = 16), continence (100% n = 16), nutrition (100% n = 16). Mood (94%, n = 15), pain (44%, n = 7), bone health (63%, n = 10), sleep (62%, n = 10) and skin integrity (56%, n = 9). Formal functional assessment was completed in 94% (n = 15) of CGAs with the Barthel index being the tool most used 81% (n = 13). Half of the CGAs included a section describing carer strain (50%, n = 8). The majority of CGAs included a patient centred question which was some variation of 'what matters most to me' (75% n = 11). 87.5% of assessments included a care plan summary (n = 14). CONCLUSIONS: This report highlights that the core tenets of CGA are being assessed across different community based initial CGA screening instruments. There was significant variability in the discussion of challenging topics such as carer strain and social well-being. Our results should prompt a discussion about whether a minimum dataset should be developed for inclusion in nationwide initial baseline CGA document, aiming to improve standardisation of assessments, which will impact areas highlighted for intervention and ultimately guide population health policy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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