MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404087785 · doi:10.1093/ageing/afae241

New horizons in hospital-associated deconditioning: a global condition of body and mind

2024· review· en· W4404087785 sur OpenAlexaff
Carly Welch, Yaohua Chen, Peter Hartley, Corina Naughton, Nicolás Martínez‐Velilla, Dan J. Stein, Román Romero‐Ortuño

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeconditioningMedicineDeliriumIntervention (counseling)Intensive care medicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyRehabilitationGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospital-associated deconditioning is a broad term, which refers non-specifically to declines in any function of the body secondary to hospitalisation. Older people, particularly those living with frailty, are known to be at greatest risk. It has historically been most commonly used as a term to describe declines in muscle mass and function (i.e. acute sarcopenia). However, declines in physical function do not occur in isolation, and it is recognised that cognitive deconditioning (defined by delayed mental processing as part of a spectrum with fulminant delirium at one end) is commonly encountered by patients in hospital. Whilst the term 'deconditioning' is descriptive, it perhaps leads to under-emphasis on the inherent organ dysfunction that is associated, and also implies some ease of reversibility. Whilst deconditioning may be reversible with early intervention strategies, the long-term effects can be devastating. In this article, we summarise the most recent research on this topic including new promising interventions and describe our recommendations for implementation of tools such as the Frailty Care Bundle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAge and AgeingMême sujetIntensive Care Unit Cognitive DisordersTravaux en français237 207