Delirium and frailty in older adults: Clinical overlap and biological underpinnings
Notice bibliographique
Résumé
Frailty and delirium are two common geriatric syndromes sharing several clinical characteristics, risk factors, and negative outcomes. Understanding their interdependency is crucial to identify shared mechanisms and implement initiatives to reduce the associated burden. This literature review summarizes scientific evidence on the complex interplay between frailty and delirium; clinical, epidemiological, and pathophysiological commonalities; and current knowledge gaps. We conducted a PubMed systematic search in June 2023, which yielded 118 eligible articles out of 991. The synthesis of the results-carried out by content experts-highlights overlapping risk factors, clinical phenotypes, and outcomes and explores the influence of one syndrome on the onset of the other. Common pathophysiological mechanisms identified include inflammation, neurodegeneration, metabolic insufficiency, and vascular burden. The review suggests that frailty is a risk factor for delirium, with some support for delirium associated with accelerated frailty. The proposed unifying framework supports the integration and measurement of both constructs in research and clinical practice, identifying the geroscience approach as a potential avenue to develop strategies for both conditions. In conclusion, we suggest that frailty and delirium might be alternative-sometimes coexisting-manifestations of accelerated biological aging. Clinically, the concepts addressed in this review can help approach older adults with either frailty or delirium from a different perspective. From a research standpoint, longitudinal studies are needed to explore the hypothesis that specific pathways within the biology of aging may underlie the clinical manifestations of frailty and delirium. Such research will pave the way for future understanding of other geriatric syndromes as well.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».