Frailty and related factors among community-dwelling older adults in Türkiye
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Frailty in elderly can lead to complex challenges in the follow-up and management of health services. Ensuring comprehensive primary care services and social support can avert, reverse, or mitigate frailty in old age. We aimed to evaluate frailty and its associated factors in individuals aged ≥65 years. Methods We conducted a cross-sectional study in patients applying to primary care centres in 2024, in a city where 10% of the population is elderly. The centres were divided into clusters based on the socioeconomic status of the regions they serve, and nine were randomly selected by weight. A total of 1154 elderly who consecutively presented were included. A questionnaire including sociodemographic characteristics, Edmonton Frailty Scale, Loneliness Scale for the Elderly (LSE), Charlson Comorbidity Index (CCI), International Falls Effectiveness Scale (FES-I) was applied to the elderly. Results The mean age was 71.3±5.3 years, and 50.8% were male. In the study, 20.1% were frail, and 19.6% were apparently vulnerable. It was found that those aged 70-79 and ≥80 years, women, deceased/separated from their spouses, those with low education, those whose occupation was housewife, those earning below minimum wage, those who lived alone, non-exercisers, those taking >8 medications/day, and those who had ≥2 falls/last year were more frail. In multivariate logistic regression analysis, illiteracy (Odds ratio-OR:15.2, 95%CI:1.7-135.5), taking >8 medications/day (OR:4.1, 1.7-9.9), falling ≥2 times/last year (OR:3.4, 1.8-6.4) and ≥4 points on the CCI (OR:1.9, 1.0-3.4) were found to be predictors of frailty. Each score on the FES-I and LSE increased the risk of frailty by 1.08 (1.05-1.11) and 1.13 (1.08-1.17) times, respectively. Conclusions One in five people was found to be frail. Low education level, >8 medications/day, ≥2 falls in the last year, severity of comorbidity, fear of falling, and high levels of loneliness were found to be predictive factors for frailty. Key messages • Encouraging a healthy lifestyle to prevent comorbid diseases and early interventions to avoid falls can reduce frailty. • Providing social activities in primary care and promoting the elderly to participate in these activities can help prevent loneliness, which is a risk factor of frailty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».