Status quo and influencing factors of frailty of community⁃dwelling elderly people
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo investigate the current situation of frailty of community⁃dwelling elderly people,and to analyze its influencing factors.MethodsFrom March to June 2024,a stratified sampling method was adopted to select 762 elderly people living at home in communities from 6 cities in China as the survey subjects.The subjects were investigated by using a self⁃designed questionnaire and the Edmonton Frailty Scale(EFS).ResultsThe overall incidence of frailty of community⁃dwelling elderly people was 50.0%,among which it was 45.2% in northeast China,25.8% in north China,78.1% in central China,50.1% in east China,and 53.3% in south China.The age,polypharmacy,occupation,self⁃care ability,hospitalization due to illness within one year,self⁃perceived health status,dietary habits,monthly medication expenses,self⁃medication management methods,use of sedatives,use of anti⁃infection drugs,and regular physical examinations were the influencing factors of frailty in the elderly(P<0.05).ConclusionsThe overall incidence of frailty of community⁃dwelling elderly people was relatively high.Community workers should implement interventions based on the influencing factors of frailty of community⁃dwelling elderly people,so as to reduce their incidence of 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».