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Enregistrement W7117803389 · doi:10.1016/j.jarlif.2025.100033

Implementation and validation of the WHO ICOPE framework in Andorra: a nationwide pilot study

2025· article· en· W7117803389 sur OpenAlexaboutno aff
Eva Heras, Jan Missé, Encarnació Ulloa, Gemma Ballester, Maria Anglada, Oliver Valero

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging Research and Lifestyle · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShandong Academy of Agricultural Sciences
Mots-clésValue (mathematics)ScalabilityScale (ratio)Component (thermodynamics)EmbeddingWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Healthy ageing relies on preserving intrinsic capacity (IC), the combination of an individual's physical and mental capacities. The World Health Organization (WHO) developed the Integrated Care for Older People (ICOPE) framework as a person-centred care pathway to identify declines in IC and link older adults to appropriate interventions. The ICOPE model outlines a four-step approach involving basic community-based assessment, in-depth clinical evaluation, personalized care planning, and regular monitoring. However, evidence on large-scale implementation of this framework remains limited. Objective: To assess the feasibility and diagnostic accuracy of Step 1 screening across all seven municipalities of Andorra, and to link individuals to tailored interventions. Methods: From 2020 to 2025, 874 community-dwelling adults ≥ 60 years underwent Step 1 screening followed by full Step 2 assessment, using instruments from the WHO ICOPE Handbook.Local adaptations included a clock-drawing test, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Body Mass Index (BMI), and frequency-based scoring of the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). Diagnostic metrics (sensitivity, specificity, and Cohen's kappa [κ]) were calculated for each domain. Referrals and interventions were tracked. Results: Of 857 participants analysed, Step 2 showed the highest prevalence of impairment in hearing (55 %) and cognition (39 %). Step 1 sensitivity improved notably after adaptations: cognition (+12 percentage points), mood (+30 percentage points), and nutrition (+6 percentage points), with vision specificity rising from 17 % to 99.5 %. Overall, 1 182 referrals were generated; 8 % joined a 12-week multicomponent programme including physical activity, nutrition and psychosocial support. Conclusion: The ICOPE model is feasible at national scale. Local adaptations significantly enhanced screening accuracy without added burden. The Andorran experience offers a scalable and replicable model for other countries or regions and highlights the value of embedding healthy ageing in community care.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,378 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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