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Enregistrement W7124387643

Status quo and influencing factors of frailty of community⁃dwelling elderly people

2025· article· zh· W7124387643 sur OpenAlexaboutno aff
LI Kunpeng, WANG Yuhan, YAN Ying, ZHANG Yuanyuan, CHEN Jin'ao, JIN Bohua, ZHANG Linlin

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Languezh
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElderly peopleIncidence (geometry)Status quoPsychological interventionOlder peopleStratified samplingChina
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,303 · 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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