Frailty in Hospitalised Older Adults and their Spouses: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Hospital admissions are a critical time-point for assessing frailty. Frail older adults have high utilisation of healthcare resources and many require on-going care. Often spouses provide this care, however caregiving can lead to increased frailty in the caregiver. A description of frailty and caregiving within marital dyads has not been explored previously, in relation to hospital admissions. Aim: To measure the frequency and describe the characteristics of frailty in hospitalised older adults and their spouse (dyads). Objectives were to: • Describe frailty, physical and cognitive performance in patients and spouses • Determine frailty correlations between dyads. • Establish if patients are more likely to have spouses of the same frailty classification. • Describe caregiving between patients and spouses within the context of frailty. Methods: This was a cross-sectional study. Participants were recruited from geriatric and stroke services in an acute hospital from October 2019-March 2020. Fried Frailty Phenotype (FFP) was used to test frailty. Clinical Frailty Scale, Grip Strength, Montreal Cognitive Assessment, Timed Up and Go, Geriatric Depression Scale and selfreported: mobility status, caregiving status, number of falls and number of hospital admissions were also assessed to describe the population. Data were analysed using SPSS. Results: Data from 27 dyads that participated and consented were analysed. A total of 15 patients (55.5%) and four spouses (14.8%) were classified as frail. Of 15 frail patients, four had frail spouses, five had pre-frail spouses and six had robust spouses. No pre-frail or robust patients had frail spouses. Spearman’s Correlational analysis showed no correlation in FFP between patient and spouse (r=0.24, p=0.23). Participants that classed themselves as caregivers (44.4%) accounted for five patients (frail n=4) and 19 spouses (frail n=4). Conclusion: Frailty in dyads is heterogeneous. Caregivers are commonly frail and provide care to frail partners. Older adults admitted to hospital should be assessed for frailty. If the patient has a spouse, especially if the patient is frail, their spouse should be assessed for frailty.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».