南砺の病院家庭医が勉強記録を始めました。スマートフォン用の表示で見る南砺の病院家庭医が勉強記録を始めました。富山県にある総合病院で働く病院家庭医です。勉強の記録を少しずつ書いていきます。https://doi.org/10.3399/bjgp19X706577本日はBJGPより。モバイルアプリで高齢者のフレイルを見つけようという取り組みです。Weight)(FRAIL)スケールです。どちらの機器にも、個人面接で取得する必要がある項目が含まれており、電子医療記録のみで使用することはできません。目的:点数システムに基づいて、Androidのアプリケーションに統合された予測モデルを開発および内部検証し、患者の病歴から取得した変数のみを使用して虚弱を予測します。:2017年1月から2018年5月までに621人の高齢患者のサンプルを分析しました。主な変数は、FRAILスケールを使用して測定したフレイルでした。1年以内の入院でした。合計3472のロジスティック回帰モデルが推定されました。AUCが最大の面積を持つモデルが選択され、点数システムに適合しました。このシステムは、ブートストラップ、判別判別(AUC)、およびキャリブレーション(スムーズキャリブレーション)によって検証されました。結果:合計126人(20.3%)の高齢者がフレイルであると特定されました。1年以内の入院、および糖尿病です。キャリブレーションは満足のいくものでした。結論:簡単に入手でき、病歴に記録されるパラメーターを使用して、高齢者のフレイルを予測する点数システムが開発されました。構築されたモデルを外部で検証するために、今後の調​​査を実施する必要があります。はじめにフレイルは機能的蓄えの減少と複数の生理機能の累積的な低下のシステムのためストレッサーに対する耐性が低下した生物学的症候群です。高齢者の早期死亡の予防からもその診断は重要です。scale/questionnaire.Friedのフレイルの表現型が最も研究で広く使用されているツールです。Friedは、死のような有害な結果の予測ができるフレイルの表現型を特定しました。ツールの使用には個人的な質問に答える面接を通じて取得する必要があります。EFSの公開および検証により、簡単にプライマリのフレイルの測定ができます。簡単な質問を使用してケアします。FRAILアンケートは主に身体的基準で、これらに加えて要因、患者の障害の初期徴候、機能的および社会経済的要因が考慮されます。これら患者とのインタビューを必要とし、医療記録では判断できません。スクリーニングツールを作成して患者にリスクが高いことを医師に警告する必要があります。本研究では脆弱性の予測モデルの検証をします。高齢患者(60歳以上)にモバイルアプリケーション(アプリ)Android(フレイル予測)を使用して臨床医は患者のフレイルの確率を推定します。フレイルは死亡率の高いリスクと関連している老年症候群です。frailtyとFRAILスケールです。これらは日常診療でのスクリーニングには難しいです(健康状態の人が多すぎる)方法:研究デザインと参加者この断面観察研究はバレンシアのコミュニティ患者の目的サンプルを分析しました。2017年1月から2018年5月まで、参加するように招待されました。高齢者住宅に住んでいた、または在宅ケアを受けていた方です。主な研究変数はフレイルの存在です。)および体重損失の5つのうち3つ以上の患者が特定されました。患者に5分かけて質問されました。FRAILスケールのアプリはスペインの省によって推奨されているスクリーニングツールです。チャールソン併存症インデックスが使用されました。これらの併存疾患の有無によって、このインデックスは6か月以内の患者の死亡リスクを測定します。この研究では、それぞれの併存疾患は独立して使用されました。昨年の入院これらの臨床変数は、バレンシア州の高齢者フレイルの定義に存在しませんでした。以下患者の電子医療記録を使用して得られました。予測候補として、性別と年齢患者が選択されました。癌は考慮されませんでした。Playで無料でダウンロードできます。17.1から23.5)サンプルの記述特性(表1に概説)平均年齢は73.1歳、41.2%が男性であり、併存疾患の割合は1.1%から49.4%でした。大半は複数の薬物を使用(72.8%)6分の1が昨年入院していた(16.7%)。考えられるロジスティック回帰の数モデルは3472でした。合計で、14の予測変数(表1)でした。すべての3472モデルを分析した後、最高のAUC(0.78)には以下の予測子としての変数が示されました。糖尿病このモデルは点数システムに適合し(図1)特定の患者のこれらの特性、フレイルのリスクを判断できます。要約:この研究を通じて、臨床変数を使用してフレイルを予測できる点数ベースのスクリーニングを確立しました。患者に聞くことでリスクを迅速に計算されます。システムはAndroid向けモバイルアプリケーションに統合され、医療従事者に高齢者の意思決定を改善するツールを提供します。0.78)として含まれ、予測因子は性別、年齢、ポリファーマシー、昨年の入院、および糖尿病でした。キャリブレーションは満足のいくものでした。長所と制限:この研究の主な強みはわずか数秒でフレイルのリスクを評価できる内的蓄積があることでした。制限は、有害事象のリスクが高い集団でサンプリングはランダムではなかったことで、結果を一般化するためには、層化、ランダム化を実行する方が良い。まとめフレイルの予測因子をアプリでしようという取り組みも興味深いですが多変量解析で性別(女性)、年齢、ポリファーマシー(3剤以上)、昨年の入院歴、および糖尿病がフレイルの予後予測因子になりうるというシンプルな結果になったのも興味深いです。問診で簡単に評価できるようになると、フレイル対策が進みますね。...2019-09-26【保存版】プライマリケアにおける多疾患併存に関する研究。abstra...2019-09-252プライマリケアにおける多疾患併存に関する研究。abstra...2019-09-241プライマリケアにおける多疾患併存に関する研究。はてなブログPro富山県にある総合病院で働く病院家庭医です。勉強の記録を少しずつ書いていきます。月別アーカイブバナー紹介にほんブログ村スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。