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Enregistrement W6887756224 · doi:10.17605/osf.io/e9smq

Frailty discrimination: a scoping review

2022· other· en· W6887756224 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePopulation ageingPsychological interventionPopulationVignettePublic healthGrading (engineering)GeriatricsDependency (UML)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frailty, a concept which defies consensus definition is nevertheless widely acknowledged to be an important and growing public health issue facing our ageing population [1]. It has become the focus of much research aiming to mitigate its costly adverse outcomes; falls and increased fracture risk, hospitalisation, institutionalisation, dependency and death [2]. Individuals living with frailty are living in an increasingly precarious situation, where insults or shocks (events such as an infection or a sudden bereavement) become harder for their bodies’ physiology and social support networks to withstand. In the UK, the 2010 Equalities Act enshrines in law the right to protection from discrimination because of certain protected characteristics, including age and disability [3]. Frailty is not specified as a protected characteristic. However, frailty can be thought of as aligned with disability; given that physical dependency is a common outcome, and overlapping with age; given that frailty, while not an inevitable consequence, becomes more common as we age [4]. In our attempt to offer appropriate healthcare for older people, frailty screening has become the norm in UK primary and secondary healthcare [5, 6]. Particularly ubiquitous is Rockwood’s Clinical Frailty scale, a pictorial and vignette grading system developed from the Canadian Study of Health and Aging’s frailty index [7]. Guidelines now recommend screening based on our electronic healthcare records and for unplanned hospital admissions [8-10]. This recognition of frailty, suggests a recognition of differential care needs, based on frailty’s association with increased risk. However, balancing an assessment of population risk with individualised care is challenging, and frailty-based discrimination could result from both system-level or individual-level problems getting this right. Objectives The aim of this scoping review is to explore frailty-based discrimination, or ‘frailism’, in order to better characterise the phenomenon and its effects, to examine the extent of its inclusion in any text, and identify gaps for future investigation [10]. Findings may suggest a literature base for a narrower population systematic review. 1. Hoogendijk EO, Afilalo J, Ensrud KE, Kowal P, Onder G, Fried LP. Frailty: implications for clinical practice and public health. Lancet. 2019 Oct 12;394(10206):1365-75. 2. Clegg A, Young J, Iliffe S, Rikkert MO, Rockwood K. Frailty in elderly people. Lancet. 2013 Mar 02;381(9868):752-62. 3. Equality and Human Rights Commission. Equality Act 2010. 2018 [cited 2022 11th March]; Available from: https://www.equalityhumanrights.com/en/equality-act/equality-act-2010. 4. Junius-Walker U, Onder G, Soleymani D, Wiese B, Albaina O, Bernabei R, et al. The essence of frailty: A systematic review and qualitative synthesis on frailty concepts and definitions. Eur J Intern Med. 2018 Oct;56:3-10. 5. Church S, Rogers E, Rockwood K, Theou O. A scoping review of the Clinical Frailty Scale. BMC Geriatr. 2020 Oct 7;20(1):393. 6. Clegg A, Bates C, Young J, Ryan R, Nichols L, Ann Teale E, et al. Development and validation of an electronic frailty index using routine primary care electronic health record data. Age Ageing. 2016 May;45(3):353-60. 7. Rockwood K, Song X, MacKnight C, Bergman H, Hogan DB, McDowell I, et al. A global clinical measure of fitness and frailty in elderly people. CMAJ. 2005 Aug 30;173(5):489-95. 8. National Institute for Health and Care Excellence. Multimorbidity: clinical assessment and management. NICE; 2016 [cited 2022 11th March]; Available from: https://www.nice.org.uk/guidance/ng56. 9. NHS England. NHS RightCare: Frailty Toolkit Optimising a frailty system. https://www.england.nhs.uk/rightcare/products/pathways/frailty/: NHS England; 2019 [cited 2022 11th March]; Available from: https://www.england.nhs.uk/rightcare/wp-content/uploads/sites/40/2019/07/frailty-toolkit-june-2019-v1.pdf. 10. Clegg A, Rockwood K, Romero-Ortuno R, Cunningham C. Silver Book II: Frailty. In: Rockwood K, editor. Silver Book II Quality care for older people with urgent care needs2021.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0120,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3080,013

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,342 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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