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Enregistrement W4402367836 · doi:10.1002/epi4.13046

The implications of frailty in older adults with epilepsy

2024· review· en· W4402367836 sur OpenAlexaff
Syeda Amrah Hashmi, Seerat Sachdeva, Udeept Sindhu, Carolyn Tsai, Kalyanchakradhar Bonda, Mark R. Keezer, Ifrah Zawar, Vineet Punia

Notice bibliographique

RevueEpilepsia Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésPolypharmacyFrailty syndromeMedicineGerontologyEpilepsyComorbidityDiseaseAffect (linguistics)SarcopeniaStressorFrailty IndexPsychiatryPsychologyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older adults constitute a large proportion of people with epilepsy (PWE) due to the changing demographics worldwide and epilepsy's natural history. Aging-related pathophysiological changes lower the tolerance and increase our vulnerability to stressors, which manifests as frailty. Frailty is closely associated with adverse health outcomes. This narrative review examines the interplay between frailty and epilepsy, especially in older adults, emphasizing its clinical implications, including its role in managing PWE. Mechanistically, frailty develops through complex interactions among molecular and cellular damage, including genomic instability, mitochondrial dysfunction, and hormonal changes. These contribute to systemic muscle mass, bone density, and organ function decline. The concept of frailty has evolved from a primarily physical syndrome to include social, psychological, and cognitive dimensions. The "phenotypic frailty" model, which focuses on physical performance, and the "deficit accumulation" model, which quantifies health deficits, provide frameworks for understanding and assessing frailty. PWE are potentially more prone to developing frailty due to a higher prevalence of risk factors predisposing to frailty. These include, but are not limited to, polypharmacy, higher comorbidity, low exercise level, social isolation, low vitamin D, and osteoporosis. We lack commercial biomarkers to measure frailty but can diagnose it using self- or healthcare provider-administered frailty scales. Recent attempts to develop a PWE-specific frailty scale are promising. Unlike chronological age, frailty is reversible, so its management using multidisciplinary care teams should be strongly considered. Frailty can affect antiseizure medication (ASM) tolerance secondary to its impact on pharmacokinetics and pharmacodynamics. While frailty's effect on seizure control efficacy of ASM is poorly understood, its undoubted association with overall poor outcomes, including epilepsy surgery, behooves us to consider its presence and implication while treating older PWE. Incorporation of frailty measures in future research is essential to improve our understanding of frailty's role in PWE health. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: Frailty is the declining state of the human body. People with epilepsy are more prone to it. It should be factored into their management.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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