Hospitalize Yaşlı Hastalarda Kırılganlığın ve Etkilerinin Değerlendirilmesi
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT \n \nNurefşan Cihangiroglu Unal, MD. Evaluation of frailty and its effects in hospitalized geriatric population. Hacettepe University Medical Faculty Department of Internal Medicine, Residency Thesis, Ankara, 2017. Frailty syndrome is seen in high prevalences in hospitalized elderly patients and is usually under diagnosed. In this research our aim is to diagnose frailty in elderly patients that are hospitalized due to acute health problems using readily usable and practical methods and evaluate the effects on bad health outcomes. Fifty seven patients are included in this research that are hospitalized in Hacettepe Internal Medicine wards between March 2017 and September 2017 due to acute health problems that is over 65 years of age. Patients’ frailty measurements are done using Edmonton Frail Scale (EFS) and Clinical Frailty Scale (CFS). Comprehensive geriatric assesment tests were performed. Bioelectric- impedance analysis (BIA) method was used to asses muscle mass and muscle strength was assessed with hand grip measurements. Patients are followed for bad health outcomes. Comprehensive geriatric assesment results were found to be related with frailty in both scales. Spearman correlation analysis showed positive correlation between EFS and comprehensive geriatric assesment tests. Hand grip strength was lower in frail patients and showed significant correlation between EFS scores. Frail patients’ hospitalization periods was found to be longer but this was not statistically significant. There was one mortality in the patients and this patient was in the frail patient population in both scales. \n \nKey Words: Edmonton Frail Scale, hand grip, frailty, length of stay.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,011 | 0,002 |
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 ».