Cognitive, functional, physical, and nutritional status of the oldest old encountered in primary care: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The oldest old (individuals over 90 years) are a fast-growing population. Characterizing their specificity would be helpful to adapt health care. This study aimed to characterize the cognitive, functional, nutritional, and physical status of individuals over 90. Methods We conducted a systematic review of cross-sectional or cohort studies of individuals aged 90 years old or more, living at home or in a nursing home, in April 2018. Two reviewers selected eligible articles, extracted data, and evaluated the risk of bias (assessed by the Newcastle-Ottawa Scale). Results The search strategy identified 3086 references; 35 articles were included referring to 8 cross-sectional and 27 longitudinal studies. Dementia was diagnosed in 30–42.9% of study participants, cognitive impairment in 12–50%, and 31–65% had no cognitive impairment. In terms of activities of daily living, 14–72.6% of individuals had no difficulty, 35.6–38% had difficulty, and 14.4–55.5% were dependent. For instrumental activities of daily living, 20–67.9% needed help. Regarding nutritional status, the Mini Nutritional Assessment Short Form mean score ranged from 10.3 (SD: 1.8) to 11.1 (SD: 2.4). Eight to 32% of individuals could not stand up from a chair, 19–47% could stand without the use of their arms; and 12.9–15% were not able to walk 4 m. Conclusions These results suggest a heterogeneous population with a certain proportion of oldest old with a low level of disability. These findings suggest that a specific approach in the care of the oldest old could help prevent disability.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 tête enseignante, 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 ».