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Enregistrement W4405486225 · doi:10.1016/j.cont.2024.101737

Optimizing care for LUTS in older patients: Diagnostics, challenges of frailty and patient priorities—NOPIA meeting (ICI-RS 2024)

2024· article· en· W4405486225 sur OpenAlexaff
Andries Van Huele, Michael Samarinas, Wendy Bower, Roger R. Dmochowski, Dudley Robinson, M. Van Den Ende, François Hervé, William Gibson, Adrian Wagg, Alan J. Wein, Karel Everaert, George Bou Kheir

Notice bibliographique

RevueContinence · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the global population ages, the prevalence of lower urinary tract symptoms (LUTS) in older adults is increasing, with frailty adding complexity to this challenge. There is a recognized paucity of data addressing LUTS in older adults with frailty. This literature review, summarizing insights from a panel of experts at the 2024 NOPIA — Nocturia and Polyuria research group meeting at the International Consultation on Incontinence-Research Society (ICI-RS) congress in Bristol, addresses the need to optimize care for LUTS in older adults by refining diagnostics, adapting approaches for frail patients, considering patient priorities and identify indicators and predictors for LUTS. The concept of lifelong LUTS underscores the persistence of urinary dysfunction across life stages, highlighting the importance of distinguishing age-related changes from pathology for accurate diagnosis. Due to age-related physiological changes, comorbidities, and cognitive decline, traditional diagnostics like frequency-volume charts may be challenging, emphasizing the value of a holistic, patient-centered approach. Treatments in frail populations require caution, as common medications can pose increased risks, often lacking safety data for this group, emphasizing the need for tailored approaches. Recognizing predictors and indicators of LUTS helps to prevent complications, understand progression and to aid in early intervention. Key patient priorities include effective symptom relief, low-risk management, and clear communication, with a strong preference for shared decision-making to accommodate individual needs, considering possible health illiteracy. In conclusion, managing LUTS in older, frail adults requires a comprehensive approach that includes improving diagnostics, recognizing frailty’s impact, and aligning treatment with patient expectations. Future research should develop frailty-specific strategies to enhance quality of life, while a multidisciplinary, patient-centered approach can better address the complex needs of this population.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,008

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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