La fragilité: Détecter les patients âgés à risque élevé d’issues défavorables
Bibliographic record
Abstract
OBJECTIF: Aider les médecins de famille à mieux reconnaître la fragilité et ses répercussions sur la prise en charge des patients âgés. SOURCES DES DONNÉES: Une recension a été effectuée dans PubMed-MEDLINE de 1990 à 2013 pour trouver des articles rédigés en anglais exclusivement, à l’aide des groupes suivants de mots clés et d’en-têtes MeSH : frail elderly, frail, frailty; aged, geriatrics, geriatric assessment, health services for the aged; primary health care, community health services et family practice. MESSAGE PRINCIPAL: La fragilité est fréquente, en particulier chez les personnes âgées atteintes de maladies chroniques complexes comme l’insuffisance cardiaque et la bronchopneumopathie chronique obstructive. De nouvelles données probantes démontrent l’importance de la fragilité comme facteur de prédiction d’issues indésirables chez les personnes plus âgées. Quoiqu’on ne s’entende actuellement pas sur les meilleures façons d’évaluer et de diagnostiquer la fragilité en soins primaires, des marqueurs individuels de la fragilité comme la lenteur de la démarche offrent des moyens pratiques prometteurs de dépister la fragilité. La détection de la fragilité en soins primaires peut offrir la possibilité de retarder la progression de la fragilité au moyen d’interventions proactives comme l’exercice. La reconnaissance de l’existence de la fragilité peut orienter un counseling approprié et la prise de mesures préventives anticipatoires pour les patients lorsqu’on envisage des interventions médicales. Elle peut aussi aider à cerner des problèmes concomitants qui contribuent à la fragilité et l’influencent et à en optimiser la prise en charge. Les recherches futures devraient se pencher sur la détermination de moyens pratiques et efficaces pour évaluer et prendre en charge de manière appropriée ces patients vulnérables au niveau des soins primaires. CONCLUSION: En dépit de son importance, on a accordé peu d’attention au concept de la fragilité en médecine familiale. La fragilité peut aisément passer inaperçue parce que ses manifestations sont souvent subtiles, de progression lente et, par conséquent, elle peut être méprise pour un vieillissement normal. La formation des médecins a insisté sur des maladies médicales spécifiques plutôt que sur la vulnérabilité globale. Pour les médecins en soins primaires, la reconnaissance de la fragilité peut les aider à offrir un counseling approprié aux patients et aux membres de leur famille au sujet des risques des interventions médicales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".