Being your best: Protocol for a feasibility study of a codesigned approach to reduce symptoms of frailty in people aged 65 years or more after transition from hospital
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The population is ageing, with increasing health and supportive care needs. For older people, complex chronic health conditions and frailty can lead to a cascade of repeated hospitalisations and further decline. Existing solutions are fragmented and not person centred. The proposed Being Your Best programme integrates care across hospital and community settings to address symptoms of frailty. Methods and analysis A multicentre pragmatic mixed methods study aiming to recruit 80 community-dwelling patients aged ≥65 years recently discharged from hospital. Being Your Best is a codesigned 6-month programme that provides referral and linkage with existing services comprising four modules to prevent or mitigate symptoms of physical, nutritional, cognitive and social frailty. Feasibility will be assessed in terms of recruitment, acceptability of the intervention to participants and level of retention in the programme. Changes in frailty (Modified Reported Edmonton Frail Scale), cognition (Mini-Mental State Examination), functional ability (Barthel and Lawton), loneliness (University of California Los Angeles Loneliness Scale-3 items) and nutrition (Malnutrition Screening Tool) will also be measured at 6 and 12 months. Ethics and dissemination The study has received approval from Monash Health Human Research Ethics Committee (RES-19-0000904L). Results will be disseminated through peer-reviewed journals, conference and seminar presentations.
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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 | 0,078 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,019 |
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 ».