The Implementation of Frailty Assessment Tools in the Acute Care Setting: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a syndrome of increased vulnerability to health stressors that is associated with adverse health outcomes. There is no universally accepted method of measuring frailty, and choosing among the many tools is often confusing for clinicians. Moreover, the acute care setting presents unique challenges to the operationalization of frailty measurement, and implementation into daily clinical practice has been variable. The objective of this scoping review was to map out and synthesize how frailty is being measured and used in the acute care setting. METHODS: We used Arksey and O'Malley's methodological framework for scoping reviews. We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, SCOPUS, and Google Scholar for primary studies assessing frailty in the acute care setting from inception to May 2023. RESULTS: Our search resulted in 8834 articles, of which 2554 met inclusion criteria. Most articles (75%) were published in the last 5 years. The top three most frequently used methods of frailty measurement were the Frailty Index (41.0%), the Clinical Frailty Scale (23.3%), and the Fried Frailty Phenotype (9.3%). More than one frailty assessment tool was used in 11.2% of studies. While 99.6% of studies measured frailty assessment to evaluate the association of frailty with adverse outcomes or the validity of specific frailty tools, only 0.4% measured frailty to prospectively adapt healthcare provision. CONCLUSION: There is an abundance of evidence demonstrating that frailty in acute care is associated with adverse health outcomes, with relatively scarce evidence on the effect of frailty assessment on prospectively adapting care. Future research focusing on the prospective management of frailty in acute care is needed.
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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 | 0,053 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».