P-112 Frailty behind bars – identifying frailty in a Scottish prison
Notice bibliographique
Résumé
Background The prison population in Scotland is ageing (Scottish Government. Scottish Prison Population statistics 2021–22) with increasing numbers of people in prison with significant health issues. There is a need to better understand and address the needs of people living with frailty in prisons. Aims To explore the acceptability and feasibility of implementing a frailty screening programme in partnership with the health team at our local prison. Methods As part of an ongoing frailty project, all people in prison aged 50 or over at our local prison were offered frailty screening between July 2023 and January 2024. Those who accepted were screened for frailty by the prison primary care team using the Edmonton Frail Scale (EFS). Results 242 people in prison aged 50 or over were offered frailty screening. 210 accepted (87%). Of those screened, 24% were found to have some degree of frailty on the EFS (mild/moderate/severe). 10% of those screened had moderate or severe frailty. Frailty was found in both younger and older cohorts - 39% of those aged 65 and over were frail (n=21) compared to 19% of those aged 50–64 years (n=29). For those found to be moderately or severely frail 50% were under 65 and 50% aged 65 and over. Conclusion Uptake of frailty screening was high (88%). Almost a quarter of our prison population of over 50s was found to be frail with 10% living with moderate or severe frailty. Frailty screening traditionally looks at those aged 65 or over, but if we had only screened older people in prison, we would have missed 58% of those who were frail which perhaps reflects premature frailty among the prison population.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».