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Enregistrement W6964004007 · doi:10.25419/rcsi.14915262

Frailty in Hospitalised Older Adults and their Spouses: A Cross-Sectional Study

2021· dissertation· en· W6964004007 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRoyal College of Surgeons in Ireland · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpouseContext (archaeology)GeriatricsDepression (economics)Marital statusGeriatric Depression ScaleCognitionActivities of daily livingCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<b>Introduction: </b>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. <b><br></b><b>Aim:</b> To measure the frequency and describe the characteristics of frailty in hospitalised older adults and their spouse (dyads). <b> </b> <b><br></b><b>Objectives were to:</b> • 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. <b><br></b><b>Methods:</b> 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. <b><br></b><b>Results:</b> 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).<br> <b>Conclusion:</b> 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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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