Predictores de fragilidad en el anciano / No disponible

RESUMEN

Objetivo: Identificar predictores de fragilidad en el anciano. Material y métodos: Se realizó una revisión sistemática para obtener posibles predictores de fragilidad en el anciano que, posteriormente, fueron evaluados por un panel multidisciplinar de expertos mediante metodología Delphi en tres rondas. De la revisión sistemática de la literatura se obtuvieron 16 predictores de fragilidad en el anciano, cada uno de ellos se concretó en un capítulo, en total se elaboraron 271 preguntas respecto a los predictores repartidas en estos 16 capítulos. Cada experto calificó los predictores de fragilidad mediante una escala tipo Likert del 1 al 9 (1 = predecía MUY MAL la fragilidad y 9 = predecía MUY BIEN la fragilidad). Los predictores de fragilidad que obtuvieron una puntuación con una mediana mayor de 7 fueron considerados como buenos predictores. Resultados: Los expertos coincidieron que algunas variables eran, por sí mismas y de forma independiente, predictoras de fragilidad trastorno de la movilidad, caídas y alteración de las actividades básicas de la vida diaria, deterioro cognitivo, riesgo de sufrir úlceras por presión, pluripatología, aspectos sociodemográficos y ambientales (sólo existió consenso en la infraestructura del lugar de residencia), trastorno del ánimo (depresión, ansiedad y trastornos del sueño), deterioro visual y/o auditivo. Conclusión: No se ha encontrado una herramienta validada para identificar fragilidad, aunque se pueden agrupar en 16 categorías los posibles predictores y ello podría proporcionarnos una herramienta de detección de fragilidad en el anciano(AU)

ABSTRACT

Objectives: To define predictors of frailty in the elderly. Methods: A systematic review had been conducted in order to obtain possible predictors of frailty in the elderly. The predictors were evaluated by an expert in older adult’s care panel by three rounds of Delphi methodology. As a result of the systematic review of literature, 16 frailty predictors were obtained, and each predictor was included in a chapter. We have elaborated 271 questions about the frailty predictors. Every expert in the panel used a Likert scale from 1 to 9 (1 = predicted VERY BAD frailty, while 9 = predicted VERY GOOD frailty). Frailty predictors that obtained a median score higher than 7, were considered as good predictors. Results: Experts agreed that some variables were frailty predictors, by themselves and independently mobility disorder, falls and limitation to basic activities of daily living, cognitive impairment, risk of pressure ulcers, multiple pathologies, socio-demographic features and environmental factors (there was consensus only regarding residence infrastructure), mood disorder (depression, anxiety and sleep disorders), and visual/hearing impairment. Conclusions: There is no single validated tool to identify frailty, though we found the possibility to group into 16 categories the possible predictors, and it would be helpful for the detection of frailty in the elderly(AU)