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Enregistrement W6939201711 · doi:10.60692/kf4p1-q7f08

The Australian and New Zealand Society for Sarcopenia and Frailty Research (ANZSSFR) sarcopenia diagnosis and management task force: Findings from the consumer expert Delphi process

2022· article· en· W6939201711 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcopeniaDelphi methodTask (project management)PreferenceDescriptive statisticsAged careQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives To develop guidelines, informed by health‐care consumer values and preferences, for sarcopenia prevention, assessment and management for use by clinicians and researchers in Australia and New Zealand. Methods A three‐phase Consumer Expert Delphi process was undertaken between July 2020 and August 2021. Consumer experts included adults with lived experience of sarcopenia or health‐care utilisation. Phase 1 involved a structured meeting of the Australian and New Zealand Society for Sarcopenia and Frailty Research (ANZSSFR) Sarcopenia Diagnosis and Management Task Force and consumer representatives from which the Phase 2 survey was developed. In Phase 2, consumers from Australia and New Zealand were surveyed online with opinions sought on sarcopenia outcome priorities, consultation preferences and interventions. Findings were confirmed and disseminated in Phase 3. Descriptive statistical analyses were performed. Results Twenty‐four consumers (mean ± standard deviation age 67.5 ± 12.8 years, 18 women) participated in Phase 2. Ten (42%) identified as being interested in sarcopenia, 7 (29%) were health‐care consumers and 6 (25%) self‐reported having/believing they have sarcopenia. Consumers identified physical performance, living circumstances, morale, quality of life and social connectedness as the most important outcomes related to sarcopenia. Consumers either had no preference (46%) or preferred their doctor (40%) to diagnose sarcopenia and preferred to undergo assessments at least yearly (54%). For prevention and treatment, 46% of consumers preferred resistance exercise, 2–3 times per week (54%). Conclusions Consumer preferences reported in this study can inform the implementation of sarcopenia guidelines into clinical practice at local, state and national levels across Australia and New Zealand.

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)0,174
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1740,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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