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Enregistrement W4412840060 · doi:10.31125/globnursinsights.1743962

Assessment of Frailty in Elderly Individuals with Heart Failure

2025· article· en· W4412840060 sur OpenAlexaboutno aff
Sema Aytaç, Özlem Ovayolu, Sibel Serçe, Alpaslan Açıkgöz

Notice bibliographique

RevueGlobal Nursing Insights · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureMedicineGerontologyPsychologyInternal medicineCardiologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: This descriptive and cross-sectional study assessed the frailty levels of geriatric individuals with heart failure. Material and Methods: The study was conducted in the emergency department, cardiology polyclinic, and clinic at a State Hospital between June and August 2023. Power analysis was performed to determine the sample size, and the study was completed with 115 geriatric individuals willing to participate and meeting the inclusion criteria. Before the study, necessary permissions were obtained from the institution, the ethics committee, and participants. A questionnaire prepared by the researchers, the Standardized Mini Mental Test (SMMT), and the Edmonton Frail Scale (EFS) were used for data collection. The scores obtained from the EFS range between 0 and 17. A score of 0-4 indicates 'not frail', 5-6 indicates 'vulnerable', 7-8 indicates 'mildly frail,' 9-10 indicates 'moderately frail', and a score of 11 and above indicates 'severely frail'. Descriptive statistics, Mann-Whitney U, and Kruskal-Wallis tests were used for data analysis. Results: The mean age of the individuals was 73.12±6.48 years, 54.8% were female, 37.4% were primary school graduates, 52.2% had a disease duration of 1-5 years, and 49.6% had stage II heart failure. The mean EFS score among geriatric individuals was 8.60±4.53, with 36.5% classified in the 'severely frail' group. It was found that female, single individuals living alone, with comorbid diabetes, stage IV heart failure, and not monitoring their weight had a higher mean EFS score (p

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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