Comprehensive geriatric assessment (CGA)

Initiatief: NVKG Aantal modules: 33

Identificatie kwetsbare ouderen bij CGA

Uitgangsvraag

Welk screeningsinstrument heeft de voorkeur om patiënten met een verhoogd risico op negatieve uitkomsten waaronder functionele achteruitgang, morbiditeit en mortaliteit op te sporen, bij wie een comprehensive geriatrisch assessment een meerwaarde heeft?

Aanbeveling

Overweeg screeningsinstrumenten te implementeren om het risico op negatieve uitkomsten waaronder functionele achteruitgang, morbiditeit en mortaliteit in te schatten bij oudere patiënten in risicovolle settingen zoals de SEH en bij opname in de kliniek.

 

Overweeg een risico inschatting te maken om het risico op negatieve uitkomsten waaronder functionele achteruitgang, morbiditeit en mortaliteit in te schatten bij oudere patiënten op de polikliniek:

  • als er een plan is voor een behandeling met hoog risico op complicaties;
  • als er een plan is voor een behandeling met een hoog risico op functionele achteruitgang;
  • als er een plan is voor een behandeling met een potentieel beperkte opbrengst; of
  • als er twijfel is over de belastbaarheid van de patiënt.

 

Inventariseer of een patiënt in aanmerking zou kunnen komen voor een CGA middels screenende vragen/instrumenten waarbij onder andere de volgende domeinen van belang zijn: somatisch, psychisch, sociaal, en functioneel.

 

Overweeg op de SEH het APOP screeningsinstrument of de ISAR te gebruiken om het risico op functionele achteruitgang te inventariseren.*

 

Overweeg in de kliniek de VMS-vragen te gebruiken om het risico op functionele achteruitgang te inventariseren.*

 

Overweeg op de polikliniek de VMS-vragen of de G8 te gebruiken om het risico op functionele achteruitgang te inventariseren. Gebruik in aanvulling op de G8 een cognitief screeningsinstrument zoals de 6CIT of de MMSE.

 

*Aanvullend onderzoek om gebruik van bovenstaande screeningsinstrumenten verder te onderbouwen Is noodzakelijk.

Overwegingen

Accuratesse vragen laten zich idealiter onderbouwen met studies waarin meerdere instrumenten met elkaar worden vergeleken in relatie tot een referentietest (gouden standaard). Omdat er geen studies werden geïncludeerd die de diagnostische prestaties, in vergelijking met een referentietest, tussen de verschillende screeningsintrumenten toetste op statistische significantie, is het niet mogelijk om op basis van de literatuur één instrument aan te merken als een instrument van eerste keuze bij het identificeren van kwetsbaarheid. Bij screening is het tevens van belang om af te wegen wat het doel is; een zo hoog mogelijke sensitiviteit met een hoog percentage terecht positieve uitslagen wat betekent dat de test juist kwetsbare personen opspoort; of een zo hoog mogelijke specificiteit met een hoog percentage terecht negatieve uitslagen wat betekent dat de test goed niet-kwetsbare personen aanwijst. Het is daarom van belang om bij de keuze van het instrument de afweging te maken wat het doel van de screening is.

 

Bij gebrek aan bewijs, zal de werkgroep zich baseren op praktische overwegingen die spelen bij het gebruik van dergelijk instrumenten in de praktijk, zoals tijdsduur en instrumenten waar in Nederland veel ervaring mee is. De effecten van eventuele implementatie van screeningstesten op bijvoorbeeld de effectiviteit van een CGA zijn op dit ogenblik nog onvoldoende onderzocht maar zullen moeten worden meegenomen worden in toekomstig onderzoek, en verdient de aandacht op het moment wanneer deze richtlijn opnieuw onderhouden wordt.

 

Spoedeisende hulp

De instrumenten die zijn ontwikkeld voor gebruik op de spoedeisende hulp zijn soms in landen buiten Europa uitgevoerd. De organisatie van de spoedeisende hulp is in die landen anders dan in Nederland. In Amerika en Canada, waar de meeste screeningsinstrumenten zijn ontwikkeld, is de maximale verblijfsduur op de SEH vier dagen; in Nederland is dit maximaal 24 uur. De resultaten van de studies die in Amerika en Canada zijn uitgevoerd, zijn dan ook niet goed toepasbaar op de Nederlandse situatie. De manier waarop de spoedeisende hulp in Amerika en Canada georganiseerd is, vertoont wel overeenkomsten met de acute opname afdelingen die nu in de Nederlandse ziekenhuizen in opkomst zijn. Er is echter nog geen onderzoek uitgevoerd waarbij de screeningsinstrumenten worden toegepast op acute opname afdelingen.

De meeste studies op de spoedeisende hulp richten zich op patiënten die opgenomen worden na hun SEH bezoek en patiënten die na hun SEH bezoek naar huis worden ontslagen. Er lijkt behoefte te zijn aan een screeningsinstrument dat op de spoedeisende hulp kan worden gebruikt, waarbij zowel bij ouderen die ontslagen worden, als ook bij ouderen die worden opgenomen, de oudere met een verhoogd risico op slechte uitkomsten kunnen opsporen. Welk instrument daarvoor gebruikt dient te worden kan de werkgroep op dit moment niet met zekerheid zeggen. Wel is het zo dat de APOP-screening (acuut presenterende oudere patiënt) speciaal ontwikkeld is in de Nederlandse setting met als doel om de uitkomsten te verbeteren van acuut zieke ouderen door de zorg op de SEH te optimaliseren en de juiste vervolgzorg in te schakelen. (de Gelder, 2016) Het APOP-programma geeft zorgverleners meer inzicht in de individuele situatie en kwetsbaarheid van de oudere patiënt. Daarmee kunnen zij rekening houden in de zorg aan de oudere patiënt en zo zorg op maat leveren. Nadeel van de APOP kan zijn dat er een redelijk hoge specificiteit is waardoor een deel van de potentieel kwetsbare patienten gemist wordt. De ISAR is één van de meest onderzochte, en een veel gebruikt screeningsinstrument. Daarnaast is de ISAR ook voor de Nederlandse situatie gevalideerd om ouderen met een verhoogd risico op functieverlies op te sporen (Hoogerduijn, 2010), en daarom kan de ISAR ook gebruikt worden als screeningsinstrument. Echter, ondanks de hogere sensitiviteit, is er een grote heterogeniteit terug te vinden in de accuratesse. Deze heterogeniteit kan te maken hebben met de verschillende type onderzoek, waarbij zowel de prevalentie van functionele achteruitgang als de sample size verschillen tussen de studies. Bij de keuze voor een screeningsinstrument is men ook afhankelijk van de beschikbaarheid van de vervolginterventies.

 

Klinisch

De VMS-vragen met betrekking tot kwetsbare ouderen worden momenteel breed toegepast op de klinische afdelingen in Nederlandse ziekenhuizen. (oud, 2019) Dit heeft geleid tot een verhoogde alertheid bij artsen en verpleegkundigen op vallen, ondervoeding, delier en fysieke beperkingen. De VMS-vragen zijn initieel ontwikkeld om het risico op individuele geriatrische/ouderengeneeskundige problemen op te sporen en niet om deze in te zetten als instrument om ouderen te selecteren die baat kunnen hebben bij een comprehensive geriatrisch assessment. Er is echter wel behoefte aan een screeningsinstrument om ouderen te selecteren die baat kunnen hebben bij een CGA. De eerste analyses naar de diagnostische accuratesse van de VMS-vragen laten zien dat de sensitiviteit varieert van 63 tot 90% en de specificiteit van 35 tot 66%. Dit betekent dat er relatief veel patiënten gemist kunnen worden (vals negatieven) en dat er behoorlijk wat patiënten ten onrechte worden bestempeld als mogelijk kwetsbaar (vals positieven).

 

In twee Nederlandse studies werden de accuratesse maten voor meerdere screeningsinstrumenten onderzocht in eenzelfde populatie (Buurman, 2011; Heim, 2015; van Loon, 2015; van Munster, 2016). Echter, het verschil in accuratesse tussen de verschillende screeningsinstrumenten is niet statistisch getoetst. Zoals tabel 1 laat zien zijn is de accuratesse van de VMS-vragen niet anders dan de andere screeningsinstrumenten. Ook de overzichtstabel laat zien dat de accuratesse tussen de studies varieert. De literatuur laat geen screeningsinstrument zien dat de voorkeur heeft boven een ander.

 

Aangezien de VMS-vragen in Nederlandse ziekenhuizen verplicht zijn gesteld en derhalve daar in alle ziekenhuizen ervaring mee is, raadt de werkgroep op dit moment aan om de VMS-vragen te gebruiken. De VMS-vragen worden bij opname gebruikt om het risico op vallen, delier, ondervoeding en fysieke beperkingen in kaart te brengen en gerichte interventies te initiëren als er sprake is van een (risico) op één of meer geriatrische problemen bij een individuele patiënt. Hoewel verschillende onderzoeken laten zien dat de VMS-vragen indicatief zijn voor lange termijn uitkomsten, (Calf, 2020; Hermans, 2019; Oud, 2015; vd Ven 2015; Warnier, 2020; Winters, 2018) is er momenteel nog onvoldoende wetenschappelijke onderbouwing om het gebruik van de VMS-vragen te adviseren voor het selecteren van ouderen bij wie een CGA zinvol is.

 

Poliklinisch

Ook op de poliklinieken is er behoefte aan screeningsinstrumenten om de ouderen die baat hebben bij een CGA te identificeren. Een grote patiëntenpopulatie betreft de patiënten met een oncologische diagnose. In deze populatie worden in Nederland de VMS-vragen en de G8 veel gebruikt. (Oud, 2019). De resultaten uit de studie van Souwer (2019) laten zien dat de VMS-vragen indicatief in een populatie ouderen met colorectaal carcinoom voor postoperatieve complicaties, heropnamen binnen 30 dagen en opname op een revalidatieafdeling. De G8 is een vragenlijst bestaande uit 8 vragen, ontwikkeld speciaal voor de oudere kankerpatiënt. Afname duurt circa 2 minuten. De score is onderzocht in 4000 patiënten, en heeft een sensitiviteit van circa 80% en een specificiteit van circa 60%. Bovendien voorspelt de G8 chemotoxiciteit alsmede survival. De G8 is een bruikbaar instrument gebleken voor de oncologische populatie. Er is ook evidentie voor de G8 bij nierdialyse patienten. De werkgroep kan zich er in vinden om ook voor andere patiëntgroepen in de poliklinische setting ook gebruik te maken van de multi-domeincriteria van de G8 voor inschatting van het risico op functionele achteruitgang. Aanvullend onderzoek zal moeten uitwijzen of de G8 inderdaad ook voor andere patiëntgroepen gebruikt kan worden voor identificatie van het risico op negatieve uitkomsten waaronder functionele achteruitgang, morbiditeit en mortaliteit.

 

Cognitieve problemen worden niet geïdentificeerd met de G8 terwijl cognitie wel een belangrijke voorspeller is voor negatieve uitkomsten waaronder functionele achteruitgang, morbiditeit en mortaliteit. Een aanvullende analyse van de cognitie is daarom gewenst. Naast de MMSE is de 6 item cognitive impairment test (6-CIT) een mogelijke optie (zie module 5.9a meetinstrumenten cognitieve functie bij CGA).

 

Andere poliklinisch patiëntengroepen zijn bijvoorbeeld nefrogeriatrische patienten, patienten die in aanmerking komen voor een Transcatheter Aortic Valve Implantation (TAVI) of een andere grote operatieve ingreep zoals orthopedische of vaatchirurgische ingrepen.

In deze populaties worden in Nederland vaak de VMS -vragen gebruikt. (Oud, 2019)

 

De werkgroep is van mening dat er in alle bovenstaande patiëntenpopulaties in ieder geval overwogen moet worden om risicopatiënten te identificeren middels screening. Door te screenen kan een efficiëntieslag worden gemaakt. Hierdoor kan een selectie worden gemaakt van ouderen die vitaal zijn waar de reguliere behandeling gevolgd kan worden, van ouderen die baat kunnen hebben bij gerichte interventies en van ouderen die baat kunnen hebben bij een CGA.

 

De Clinical Frailty Scale (CFS) werd aanvankelijk niet opgenomen in de literatuuranalyse. Gezien de ontwikkelingen aangaande kwetsbaarheidsscreening in de behandeling van patienten met COVID-19, is besloten om dit instrument een plaats te geven in de overwegingensectie. De CFS is een 9-punts screeningstool die verschillende domeinen beoordeeld (comorbiditeit, functie en cognitie). Een recente scoping review van Church (2020) laat zien dat de CFS in verschillende settingen wordt gebruikt (zowel klinisch, poliklinisch als op de SEH). De resultaten van de CFS zijn predictief voor: mortaliteit (87% van de studies), comorbiditeit (73% van de studies), complicaties (alles studies), opnameduur (75% van de studies), vallen (71% van de studies), cognitie (94% van de studies), dagelijks functioneren (91% van de studies) en andere kwetsbaarheidsscores (94% van de studies). In de literatuur worden verschillende afkapwaarden gebruikt; een afkapwaarde van ≥5 werd veruit het meeste gerapporteerd (68% van de studies). Daarmee lijkt de CFS een instrument die in staat is om negatieve uitkomsten waaronder functionele achteruitgang, morbiditeit of mortaliteit te onderscheiden.

 

Concluderend

Bij gebrek aan evidentie is het op dit moment niet met zekerheid te zeggen welk instrument gebruikt dient te worden voor identificatie kwetsbare ouderen. Een belangrijke overweging van de werkgroep is om te komen tot meer uniformering waardoor het vergelijken van patienten gemakkelijker wordt zowel (poli)klinisch als binnen wetenschappelijk onderzoek. Omdat het APOP-screeningsinstrument en de ISAR waardevol zijn gebleken bij het identificeren van kwetsbaarheid bij ouderen op de SEH in een Nederlandse situatie, worden beide instrumenten aanbevolen op de SEH. Voor de klinische patiënten zijn de VMS-vragen bruikbaar omdat deze breed geïmplementeerd zijn in de Nederlandse setting. Voor de poliklinische populatie zijn mogelijk verschillende instrumenten bruikbaar, waarbij de werkgroep van mening is dat de VMS-vragen vanwege de brede implementatie bruikbaar zijn om te screenen op diverse kwetsbaarheidsdomeinen, en de Geriatric 8 (G8) voor functionele achteruitgang, eventueel aangevuld met de 6CIT of MMSE om te screenen op mogelijke cognitieve problemen.

Onderbouwing

Functionele verbetering of voorkomen of vertraging van functionele achteruitgang is een van de belangrijkste doelen van het CGA. Daarom wordt er gekeken naar de risicofactoren voor negatieve uitkomsten waaronder functionele achteruitgang, morbiditeit en mortaliteit. Echter, de vraag wie in aanmerking zou moeten komen voor een CGA, en hoe we bepalen wie in aanmerking komt is daarmee niet beantwoord. Of de methode om deze mensen te selecteren gelijk is in verschillende settings is evenmin beantwoordt. Het CGA is een arbeidsintensief instrument, zowel voor patiënt als arts. Bij niet iedereen is het noodzakelijk om een CGA uit te voeren. Derhalve is het belangrijk dit gericht toe te passen bij de juiste patiëntencategorie. De verwachting is dat het voor vitale oudere patiënten, zonder risicofactoren voor functionele achteruitgang, morbiditeit of mortaliteit, geen meerwaarde heeft om een CGA uit te voeren. Terminale patiënten hebben meer baat bij goede palliatieve zorg dan bij een CGA. Het is daarom van groot belang om middels een adequaat screeningsinstrument die mensen te selecteren die baat zouden kunnen hebben bij een CGA. Mensen die specifiek verwezen worden naar een geriater of internist ouderengeneeskunde behoeven geen screening omdat zij reeds verwezen zijn voor een CGA.

-

GRADE

Het is onduidelijk welk screeningsinstrument het meest accuraat is voor het identificeren van patienten met een hoog risico op negatieve uitkomsten waaronder functionele achteruitgang, morbiditeit of mortaliteit bij ouderen op de algemene ziekenhuisafdeling of spoedeisende hulp afdeling.

 

Bronnen: (Baitar, 2013; Bellera, 2012; Biganzoli, 2013; Boyd, 2008; Buurman, 2011; Braes, 2010; Braes, 2011; Cornette, 2006; De Gelder, 2018; de Jonge, 2003; Dendukuri, 2004; Deschodt, 2011; Di Bari, 2012; Edmans, 2013; Evans, 2014; Falci, 2009; Fan, 2006; Geyskens, 2008; Graf, 2012; Heim, 2015; Hoogerduijn, 2010; Hoogerduijn, 2012; Huyse, 2001; Hustey, 2007; Kellen, 2010; Kenis, 2014; Kim, 2014; Krishnan, 2014; Lee, 2008; Liuu, 2012; Luciani, 2010; Luce, 2012; McCusker, 1999; Meldon, 2003; Mohile, 2007; Mollina-Garrido, 2011; Monfardini, 2010; Moons, 2007; Owusu, 2011; Oud, 2015; Pilotto, 2008; Pilotto, 2009; Pottel, 2012; Sager, 1996; Rowland, 1990; Runciman, 1996; Sager, 1996; Salvi, 2009; Salvi, 2012Soubeyran, 2014; Van Loon, 2017; VandeWoude, 2006)

Beschrijving studies

Nederlandse ziekenhuissetting

Idealiter worden studies geïncludeerd waarin de accuratesse van verschillende meetinstrumenten, ten opzichte van een referentietest, onderling met elkaar worden vergeleken in dezelfde onderzoekspopulatie. Echter, het merendeel van de studies onderzoekt slechts één enkel instrument of toetste het verschil in prestatie niet tussen de geincludeerde instrumenten op statistische significantie. Daarnaast is het wenselijk om studies te includeren die zijn uitgevoerd in de Nederlandse setting omdat het aannemelijk is dat screeningsinstrumenten die in het buitenland zijn ontwikkeld een beperkte toepasbaarheid hebben in een Nederlandse setting (Buurman, 2011). Er werden vier studies gevonden die de accuratesse bepaalden van verschillende screeningsinstrumenten in de Nederlandse setting (Buurman 2011, Heim, 2015; van Loon, 2017, van Munster, 201). Hoewel het verschil in accuratesse tussen de instrumenten niet statistisch is getoetst, geven deze studies waardevolle informatie in de beantwoording van de uitgangsvraag.

 

De studie van Buurman (2011) maakte gebruik van prospectief cohortonderzoeksdesign en onderzocht de accuratesse van de volgende vier screeningsinstrumenten: ISAR, triage risk screening tool (TRST) en de Runciman en de Rowland vragenlijst. De screeninginstrumenten werden bij 381 ouderen patiënten (≥ 65 jaar) afgenomen op de spoedeisende hulp (SEH). Vervolgens werd de voorspellende waarde van de instrumenten ten aanzien van negatieve uitkomsten bepaald. Een negatieve uitkomst werd gedefinieerd als: aantal terugkerende opnames op de SEH, ziekenhuisopname en mortaliteit op 30 en 120 dagen na SEH ontslag. De prestaties werden uitgedrukt in sensitiviteit, specificiteit, oppervlakte onder de ROC-curve en de positieve en negatieve voorspellende waarde van het screeningsinstrument.

 

De studie van Heim (2015) onderzocht de accuratesse van de volgende instrumenten: Veiligheids Management Systeem (VMS), Identification of Seniors at Risk (ISAR), de 6-item Cognitive Impaiment Test (6-CIT) en Mini-Mental State Examination (MMSE). Patiënten werden geïncludeerd met een leeftijd van ≥ 70 jaar en indien zij voor tenminste twee dagen waren gehospitaliseerd. In totaal werden 883 opeenvolgende ouderen geïncludeerd. Tijdens opname werden de ouderen gescreend en op drie maanden follow-up werden de volgende uitkomsten geanalyseerd: functionele achteruitgang, zorggebruik en mortaliteit. Aan de hand van deze uitkomsten werd de accuratesse van het screeningsinstrument bepaald. De accuratesse van de verschillende instrumenten werd gevalideerd in een extern cohort. De volgende, voor de werkgroep relevante uitkomsten zijn meegenomen: sensitiviteit, specificiteit, positief predictieve waarde en negatief predictieve waarde.

 

Van Loon (2017) onderzocht in een prospectief cohortonderzoek de accuratesse van de verschillende screeningsinstrumenten voor functionele achteruitgang in 123 oudere patiënten met chronisch nierfalen. In Van Loon (2017) werden de volgende screeningsinstrumenten onderzocht: VMS, ISAR HP, de Fried Frailty Index (FFI), de Geriatric 8 (G8) en de Groningen frailty Indicator (GFI). De uitkomst van het screeningsinstrument werd vergeleken met het CGA zelf. De volgende voor de werkgroep relevante uitkomsten zijn meegenomen: sensitiviteit, specificiteit, positief predictieve waarde en negatief predictieve waarde.

 

De studie van Van Munster (2016) onderzocht accuratesse van drie screeningsinstrumenten in een populatie volwassen patiënten die hemodialyse, peritoneale dialyse en pre-dialyse ondergaan (n=95): VMS, GFI en ISAR HP. De uitkomsten van het screeningsinstrument werden vergeleken met de uitkomst van de frailty index (FI), waarbij een score <0.25 als niet-kwetsbaar werd aangemerkt en een score van ≥0.25 als kwetsbaar werd aangemerkt. De volgende voor de werkgroep relevante uitkomsten zijn meegenomen: sensitiviteit, specificiteit, positieve predictieve waarde en negatieve predictieve waarde.

 

Ziekenhuispopulatie

De studie van Hamaker (2012) onderzocht de accuratesse van screenings-instrumenten voor het identificeren van kwetsbaarheid waarbij het de uitkomsten van de instrumenten werden vergeleken met de uitkomsten van een CGA. Hamaker (2012) dekt de literatuur tot en met december 2011. Hamaker (2012) includeert 14 studies (Baitar, 2011; Kellen, 2010; Kenis, 2009; Kenis, 2011; Kristjansson, 2008; Luciani, 2010; Mohile, 2007; Molina-Garrido, 2010; Malina-Garrido, 2011; Mondardini, 2010; Owusu, 2010; Pottel, 2011; Soubeyran, 2008; Soubeyran, 2011). Deze studies beschrijven in totaal zeven verschillende screeningsinstrumenten: GFI, G8, Vulnerable elders’ survey (VES)‐13, abbreviated comprehensive geriatric assessment (aCGA), Fried, Barber, en de triage risk screening tool (TRST). De volgende voor de werkgroep relevante uitkomsten werden meegenomen: sensitiviteit, specificiteit, positieve predictieve waarde en negatieve predictieve waarde.

 

De studie van Decoster (2014) beschrijft een systematisch literatuuronderzoek waarin de accuratesse van screeningtools werden onderzocht voor het identificeren van kwetsbare oudere patiënten binnen een oncogeriatrische populatie. De studie van Decoster (2014) dekt de literatuur tot en met december 2013. Decoster (2014) includeert 44 studies waarin 17 verschillende screeningsinstrumenten werden onderzocht binnen een oncogeriatrische populatie.

 

Spoedeisende hulp afdeling

De studie van Carpenter (2015) onderzocht de accuratesse van screeningsinstrumenten voor het identificeren van kwetsbaarheid op de spoedeisende hulp afdeling. Carpenter dekt de literatuur tot en met januari 2014. Carpenter (2015) includeert 34 studies die in totaal zeven verschillende screeningsinstrumenten beschrijven: Seniors at Risk (ISAR), TRST, the Silver Code, Variables Indicative of Placement risk (VIP), Mortality Risk Index, Rowland, and Runciman. De accuratesse van de meetinstrumenten werden bepaald aan de hand van follow-up gegevens over kwetsbaarheid zoals heropname, morbiditeit en mortaliteit. Naast de instrumenten beschreven in Carpenter (2015), werd een screeningsinstrument gevonden die werd gepubliceerd na de zoekdatum uit Carpenter (2015) en die een Nederlands screeningsinstrument beschrijft. De studie van de Gelder (2016) heeft het doel om een screeningsinstrument te onderzoeken op de accuratesse om 90-dagen functionele achteruitgang of mortaliteit bij oudere patiënten op de SEH te bepalen. De Gelder (2016) voerde een retrospectieve studie uit bij oudere patiënten die werden gezien op de spoedeisende hulp afdeling. In totaal werden 751 patiënten met een leeftijd van ≥70 jaar geïncludeerd. De volgende voor de werkgroep relevante uitkomsten werden meegenomen: sensitiviteit, specificiteit, positieve predictieve waarde en negatieve predictieve waarde.

 

Resultaten

Screeningsinstrumenten ontwikkeld voor klinisch opgenomen patiënten

De studie van Buurman (2011) onderzocht de accuratesse van vier screeningsinstrumenten in 381 patiënten op de SEH: ISAR, TRST, Runciman en Rowland. De studie van Heim (2015) onderzocht de accuratesse van de volgende vier screeningsinstrumenten in een gehospitaliseerd cohort ouderen (n=883): VMS, ISAR, 6-CIT en MMSE. Uitkomsten werden vergeleken met functionele achteruitgang en/of hoge zorgbehoefte of sterfte op drie maanden follow-up. De studie van Van Loon (2015) onderzocht de accuratesse van vijf verschillende screeningsinstrumenten in 123 patiënten met nierfalen: VMS, ISAR HP, FFI, G8 en GFI. Uitkomsten van de instrumenten werden vergeleken met die van een CGA. De studie van Van Munster (2016) onderzocht accuratesse van drie screeningstools in een populatie patiënten die hemodialyse, peritoneale dialyse en pre-dialyse ondergaan (n=95): VMS, GFI en ISAR HP. De uitkomsten van de screeningsinstrumenten werden vergeleken met de uitkomst van de fraily index en onderzocht in een groep kwetsbare en niet-kwetsbare volwassenen.

 

De accuratesse maten van de verschillende screeningsinstrumenten zijn weergegeven in Tabel 1. Over het algemeen is de accuratesse van de screeningsinstrumenten matig tot slecht. Geen van de instrumenten kan adequaat ouderen identificeren die een grote kans hebben op slechte uitkomsten en/of functionele achteruitgang. Hoewel niet statistisch onderzocht laten de resultaten zien dat er geen screeningsinstrument is die meer accuraat is in vergelijking met een ander instrument.

 

De volgende screeningsinstrumenten zijn naar voren gekomen uit de reviews van Hamaker (2012) en Decoster (2014): G8, GFI, HARP, ISAR, ISAR -HP, MFS, MPI, SHERPA, VES-13, G8 + Ves-13 en VIP. De ontbrekende instrumenten uit de Nederlandse ziekenhuissetting zijn aangevuld en toegevoegd aan de studies uit de eerdere herziening van de module. Tabel 2 geeft het overzicht met per screenings-instrument, uitgevoerd op een ziekenhuisafdeling.

 

Spoedeisende hulp

De systematische review van Carpenter (2015), aangevuld met de studie van de Gelder (2016) geven in totaal acht screeningsinstrumenten die zijn onderzocht op accuratesse op de SEH. De volgende screeningsinstrumenten zijn naar voren gekomen op de Spoedeisende Hulp (SEH): APOP, ISAR, ISAR HP, TRST, Runciman, Rowland, Silver Code, VIP. Tabel 3 geeft per screenings-instrumenten weer welke studies, uitgevoerd op de SEH, naar dit instrument gekeken hebben. Daarbij worden de gebruikte afkappunten en de uitkomsten weergegeven. De accuratesse van de verschillende instrumenten varieert; dit heeft onder andere te maken met de heterogeniteit van de studies en selectie van referentietest.

 

Tabel 1 Studies waarin meerdere screeningsinstrumenten voor functionele achteruitgang worden onderzocht in een Nederlandse setting

 

Cut-off

Sens (%)

Spec (%)

PPV (%)%

NPV (%)

AUC

Buurman (2011)3

 

 

 

 

 

 

ISAR

≥2

65

54

26

13

0.60

TRST

≥2

75

33

22

16

0.54

Runciman

≥3

86

12

19

23

0.49

Rowland

≥2

25

83

27

18

0.54

Heim (2015)1

 

 

 

 

 

 

VMStotal

≥1

89

35

33

90

0.62

VMS­total

≥2

67

66

42

84

0.66

ISAR

≥2

73

49

34

83

0.61

MMSE

≤23

30

90

53

78

0.60

Van Loon (2017)2

 

 

 

 

 

 

VMS

≥2

90

38

78

60

NR

ISAR HP

≥2

72

79

91

48

NR

FFI

≥3

59

85

92

41

NR

G8

≤14

92

26

79

53

NR

GFI

≥4

74

52

82

40

NR

Van Munster, 20164

 

 

 

 

 

 

VMS

≥1

77

67

57

83

0.76

GFI

≥4

89

57

54

90

0.83

ISAR HP

≥2

83

77

67

89

0.89

Note: VMS, Veiligheidsmanagment systeem; ISAR, Identification Seniors At Risk; ISAR HP, Identification Seniors At Risk Hospitalized Patients; MMSE, Mini Mental State Examination; 6-CIT, 6 Cognitive Impariment Test; G8, Geriatric 8; GFI, Groningen Frailty Indicator; FFI, Fried Frailty Index; TRST, triage risk screening tool.

1Diagnostische accuratesse voor slechte uitkomsten op 30 dagen follow-up

2Diagnostiche accuratesse voor kwetsbaarheid aan de hand van een uitgebreid geriatrische beoordeling

3Diagnostiche accuratesse voor slechte uitkomsten op 120 dagen follow-up.

4Diagnostische accuratesse voor slechte uitkomsten aan de hand van Frailty Index

 

Tabel 2 Screeningsinstrumenten onderzocht in de ziekenhuissetting

Auteur

Populatie

Uitkomstmaat

Afkapwaarde

Sensitiviteit

Specificiteit

PPV (%)

NPV (%)

Oppervlak onder ROC curve

aCGA

 

 

 

 

 

 

 

 

Kellen, 2010

Verschillende oncogeriatrische patiënten

CGA bevestigd

≥1

51%

97%

97%

77%

-

Barber

 

 

 

 

 

 

 

 

Molina-Garrido (2010)

Vroeg diagnose borstkanker voor start eerstelijns chemotherapie

CGA bevestigd

≥1

59%

79%

77%

63%

-

COMPRI

 

 

 

 

 

 

 

 

Huyse (2001)/ de Jonge (2003)

Ouderen ≥ 65 jaar opgenomen op een interne geneeskunde afdeling van het ziekenhuis

Duur ziekenhuisopname

 

-

-

-

-

0,73

Hoogerduijn (2010)

Ouderen ≥ 65 jaar opgenomen voor acute zorg interne geneeskunde

Functionele achteruitgang

≥6

70%

62%

42%

84%

0,69

FFI

 

 

 

 

 

 

 

 

Van Loon (2017)

Oudere patienten met nierfalen

CGA bevestigd

>2

59%

85%

92%

41%

-

FI-CGA

 

 

 

 

 

 

 

 

Evans (2014)

Ouderen ≥ 75 jaar opgenomen in een algemeen ziekenhuis

Mortaliteit

 

-

-

-

-

0,82

Krishnan (2014)

Ouderen opgenomen in het ziekenhuis met een heupfractuur

Ontslag bestemming

 

-

-

-

-

-

Fried

 

 

 

 

 

 

 

 

Kristjansson (2008)

Colorectaal carcinoom gepland voor chirurgie

CGA bevestigd

≥3

25%

96%

78%

67%

-

Molina Garrido (2011)

Onduidelijk

CGA bevestigd

 

37%

86%

95%

16%

-

G8

 

 

 

 

 

 

 

 

Baitar (2011)

Verschillende oncogeriatrische patienten

CGA bevestigd

≤14

92%

39%

55%

85%

-

Baitar (2013)

Oncogeriatrische patiënten (≥ 65 jaar)

CGA bevestigd

≤14

92%

52%

78%

78%

-

Bellera (2012)

Oncogeriatrische patiënten (≥ 70 jaar)

CGA bevestigd

≤14

85%

65%

-

-

-

Kenis (2009)

Nieuw gediagnosticeerde oncogeriatrische patienten met progressieve ziekte tijdens opname

CGA bevestigd

≤14

80%

40%

83%

35%

 

Kenis (2011)

Verschillende oncogeriatrische patienten voor start chemotherapie

CGA bevestigd

≤14

87%

61%

86%

63%

-

Kenis (2014)

Oncogeriatrische patiënten (≥ 70 jaar)

CGA bevestigd

≤14

87%

59%

86%

61%

-

Liuu (2012)

Oncogeriatrische patiënten (≥ 70 jaar)

CGA bevestigd

≤14

87%

60%

-

-

-

Luce (2012)

Oncogeriatrische patiënten (≥ 70 jaar)

CGA bevestigd

<15

65%

3%

44%

8%

-

Pottel (2011)

Hoofd-hals oncogeriatrische patienten(≥ 65 jaar)

CGA bevestigd

≤14

86%

75%

88%

71%

-

Van Loon (2017)

Dialyse patiënten interne geneeskunde (≥ 65 jaar)

CGA bevestigd

≤14

92%

26%

79%

53%

-

Soubeyran (2008)

Verschillende oncogeriatrische patienten voor start eerstelijns chemotherapie

CGA bevestigd

≤14

85%

65%

97%

22%

-

Soubeyran (2011)

Oncogeriatrische patiënten (≥ 70 jaar)

CGA bevestigd

≤14

77%

64%

90%

41%

-

GFI

 

 

 

 

 

 

 

 

Baitar (2011)

Verschillende oncogeriatrische patienten

CGA bevestigd

≥4

62%

69%

62%

69%

-

Baitar, 2013

Oncogeriatrische patiënten (≥ 65 jaar)

CGA bevestigd

≥4

66%

87%

90%

59%

-

Kellen, 2010

Verschillende oncogeriatrische patienten

CGA bevestigd

≥4

39%

86%

86%

40%

-

Kenis (2009)

Nieuw gediagnosticeerde oncogeriatrische patienten met progressieve ziekte tijdens opname

CGA bevestigd

≥4

57%

87%

94%

36%

 

Kenis (2014)

Oncogeriatrische patiënten (≥ 70 jaar)

CGA bevestigd

≥4

57%

87%

94%

36%

-

Van Loon (2017)

Dialyse patiënten interne geneeskunde (≥ 65 jaar)

CGA bevestigd

≥4

74%

52%

82%

40%

-

HARP

 

 

 

 

 

 

 

 

Sager (1996)

Ouderen opgenomen voor acute zorg op een SEH (≥ 70 jaar)

Functionele achteruitgang

Laag-risico: 0-1; matig-risico: 2-3; hoog-risico: 4-5

-

-

-

-

0,65

Hoogerduijn (2010)

Ouderen opgenomen voor acute zorg interne geneeskunde (≥ 65 jaar)

Functionele achteruitgang

Laag-risico: 0-1;

61%

68%

39%

84%

0,65

     

matig-risico: 2-3;

40%

81%

41%

80%

0,6

     

hoog-risico: 4-5

21%

89%

38%

77%

0,56

ISAR

 

 

 

 

 

 

 

 

Hoogerduijn (2010)

Ouderen opgenomen voor acute zorg interne geneeskunde (≥ 65 jaar)

Functionele achteruitgang op 90 dagen

≥2

93%

39%

36%

94%

0,67

Luce (2012)

Oncogeriatrische patiënten (divers)

CGA bevestigd

≥2

70%

10%

47%

22%

≥2

ISAR -HP

 

 

 

 

 

 

 

 

Hoogerduijn (2012)

Acute opname inwendige geneeskunde (≥ 65 jaar)

Functionele achteruitgang

≥2

87%

39%

43%

85%

0,71

   

Functionele achteruitgang

≥2

89%

41%

41%

89%

0,68

Van Loon (2017)

Dialyse patiënten interne geneeskunde (≥ 65 jaar)

Functionele achteruitgang

≥2

72%

79%

91%

48%

-

MFS

 

 

 

 

 

 

 

 

Kim (2014)

Ouderen opname electieve chirurgie (≥ 65 jaar)

Institutionalisering

 

-

-

-

-

0,82

   

Postoperatieve complicaties

 

-

-

-

-

0,73

   

Mortaliteit

 

-

-

-

-

0,77

MPI

 

 

 

 

 

 

 

 

Pilotto (2008)

Ouderen opgenomen op een geriatrische ziekenhuisafdeling (≥ 65 jaar)

Mortaliteit

 

82%

77%

-

-

0,83

Pilotto (2009)

Ouderen opgenomen op een geriatrische ziekenhuisafdeling (pneumonia) (≥ 65 jaar)

Mortaliteit

 

77%

75%

-

-

0,79

SHERPA

 

 

 

 

 

 

 

 

Cornette (2006)

Acute opname inwendige geneeskunde

Functionele achteruitgang

Mild <3.5

85%

45%

-

-

0,73

   

Functionele achteruitgang

 Moderate <5

68%

71%

-

-

-

   

Functionele achteruitgang

 High ≤ 6

45%

87%

-

-

-

TRST

 

 

 

 

 

 

 

 

Kenis (2009)

Nieuw gediagnosticeerde oncogeriatrische patienten met progressieve ziekte tijdens opname

CGA bevestigd

≥1

92%

50%

87%

63%

-

 

 

CGA bevestigd

≥2

64%

100%

100%

43%

-

Kenis (2011)

 

CGA bevestigd

≥1

91%

43%

81%

64%

-

VES-13

 

 

 

 

 

 

 

 

Biganzoli (2013)

Oncogeriatrische patiënten (≥ 70 jaar)

CGA bevestigd

≥3

62%

81%

86%

52%

-

Falci (2009)

Oncogeriatrische patiënten (≥ 70 jaar)

CGA bevestigd

≥3

60%

70%

60%

70%

-

Kellen (2010)

Verschillende oncogeriatrische patienten

CGA bevestigd

≥3

61%

78%

85%

48%

-

Luciani (2010)

Verschillende oncogeriatrische patienten voor start eerstelijns chemotherapie

CGA bevestigd

≥3

87%

62%

-

-

-

Mohile (2007)

Patienten met prostaatkanker en hormoonbehandeling

CGA bevestigd

≥3

73%

86%

89%

67%

-

Molina-Garrido (2010

Vroeg diagnose borstkanker voor start eerstelijns chemotherapie

CGA bevestigd

CGA bevestigd

≥3

55%

100%

100%

66%

Molina-Garrido (2011)

Onduidelijk

CGA bevestigd

≥3

39%

100%

100%

18%

-

Monfardini (2010)

Patienten met borstkanker en verwezen naar oncoloog

CGA bevestigd

≥3

68%

71%

65%

74%

-

Owusu (2010)

Verschillende type oncogeriatrische patienten

CGA bevestigd

≥3

88%

69%

68%

88%

-

Pottel (2011)

Hoofd-hals oncologie (≥ 65 jaar)

CGA bevestigd

≥3

57%

100%

100%

52%

-

Soubeyran (2011)

Onduidelijk

CGA bevestigd

≥3

69%

74%

-

-

-

Ves-13 + G8

 

 

 

 

 

 

 

 

Soubeyran, 2011

Oncogeriatrische patiënten (≥ 70 jaar)

CGA bevestigd

≤14 / ≥3

87%

53%

-

-

-

Pottel (2011)

Hoofd-hals oncologie (≥ 65 jaar)

CGA bevestigd

≤14 / ≥3

91%

94%

97%

83%

-

VIP

 

 

 

 

 

 

 

 

VandeWoude (2006)

Chirurgie en inwendige geneeskunde (≥ 70 jaar)

Institutionalisering, verlengde ligduur

≥ 2

81%

86%

46%

97%

0,87

VMS

 

 

 

 

 

 

 

 

Heim (2015)

Ouderen opgenomen in een algemeen ziekenhuis (≥ 70 jaar)

Functionele achteruitgang 3 maanden

≥ 1

89%

35%

33%

90%

0,62

 

 

 

≥ 2

67%

66%

42%

84%

0,66

Oud (2015)

Electieve of acute ≥ 24h opname ziekenhuis (≥ 70 jaar)

Delier risico

≥ 1

82%

62%

-

-

-

 

 

Valrisico

≥ 1

63%

65%

-

-

-

Van Loon (2017)

Dialyse patiënten interne geneeskunde (≥ 65 jaar)

Functionele achteruitgang

≥ 2

90%

38%

78%

60%

-

NOTE: Functionele achteruitgang is op diverse manieren bepaald.

 

Tabel 3 Screeningsinstrumenten onderzocht in de spoedeisende hulp (SEH) setting

Auteur

Populatie

Uitkomstmaat

Afkapwaarde

Sensitiviteit

Specificiteit

PPV (%)

NPV (%)

Oppervlak onder ROC curve

APOP

 

 

 

 

 

 

 

 

De Gelder (2016)

Ouderen ≥ 70 jaar op de spoedeisende hulp

Functionele achteruitgang

30% groter risico

53%

80%

53%

79%

-

 

 

 

20% groter risico

38%

88%

58%

76%

-

 

 

 

10% groter risico

20%

94%

60%

73%

-

     

hoog-risico: 4-5

21%

89%

38%

77%

0,56

ISAR

 

 

 

         

Braes (2010)

Ouderen ≥ 65 jaar met acute opname

Functionele achteruitgang op 90 dagen

≥2

79%

35%

27%

85%

0,57

Buurman (2011)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH

Bezoek aan SEH

 

56%

54%

19%

10%

0,59

   

Opname ziekenhuis

 

65%

54%

22%

12%

0,59

   

Sterfte

 

64%

51%

4%

2%

0,58

Hoogerduijn (2010)

Ouderen ≥ 65 jaar opgenomen voor acute zorg interne geneeskunde

Functionele achteruitgang op 90 dagen

≥2

93%

39%

36%

94%

0,67

McCusker (1999)

Ouderen ≥ 65 jaar opgenomen of naar huis ontslagen na bezoek SEH

Functionele achteruitgang

≥2

72%

58%

-

-

0,71

   

Sterfte

≥3

44%

80%

-

-

0,71

   

Institutionalisering

≥4

12%

23%

-

-

0,71

 

 

Opname in ziekenhuis

≥2

73%

51%

14%

-

0,68

Dendukuri (2004)

Ouderen ≥ 65 jaar opgenomen of naar huis ontslagen na bezoek SEH

Functionele achteruitgang

≥2

59%

57%

-

-

0,61

   

Bezoek aan SEH

≥2

69%

57%

-

-

0,66

   

Opname in ziekenhuis

≥2

94%

58%

-

-

0,86

Moons (2007)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH op 30 dagen

Bezoek aan SEH/ opname ziekenhuis

≥2

79%

37%

22%

89%

0,61

Geyskens (2008)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH Op 30 dagen

Functionele achteruitgang

≥2

94%

41%

31%

96%

0,78

Buurman (2011)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH Op 120 dagen

Bezoek aan SEH

≥2

56%

54%

19%

10%

0,59

   

Opname in Ziekenhuis

≥2

65%

54%

22%

12%

0,59

   

Mortaliteit

≥2

64%

51%

4%

2%

0,58

Salvi (2009)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH

Bezoek aan SEH

≥2

74%

39%

-

-

-

   

Opname in ziekenhuis

≥2

44%

71%

-

-

-

Salvi (2012

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH

Bezoek aan SEH

≥2

74%

39%

39%

68%

-

   

Opname in ziekenhuis

≥2

77%

38%

36%

78%

-

Graf (2012)

Ouderen ≥ 75 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH

Mortaliteit

 

91%

37%

18%

96%

-

Di Bari (2012)

Ouderen ≥ 75 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH

Bezoek aan SEH

 

-

-

-

-

0,59

   

Opname in ziekenhuis

 

-

-

-

-

0,6

   

Mortaliteit

 

-

-

-

-

0,7

Edmans (2013)

Ouderen ≥ 70 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH

Opname in ziekenhuis

 

76%

33%

29%

79%

0,6

   

Mortaliteit

 

85%

32%

60%

97%

0,62

ISAR -HP

 

 

 

         

Hoogerduijn (2012)

Ouderen ≥ 65 jaar acute opname inwendige geneeskunde

Functionele achteruitgang

≥2

87%

39%

43%

85%

0,71

   

Functionele achteruitgang

≥2

89%

41%

41%

89%

0,68

TRST

 

 

 

         

Braes (2011)

Ouderen ≥ 75 jaar acute ziekenhuis opname

Functionele achteruitgang op 30 dagen na SEH opname

≥ 2

78%

47%

30%

88%

0,63

Meldon (2003)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Bezoek aan SEH/ ziekenhuisopname

≥ 1

85%

32%

-

-

-

   

Bezoek aan SEH/ ziekenhuisopname

≥ 2

64%

63%

-

-

-

Lee (2008)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Bezoek aan SEH/ ziekenhuisopname

≥ 1

82%

24%

-

-

-

   

Bezoek aan SEH/ ziekenhuisopname

≥ 2

62%

57%

-

-

-

Hustey (2007)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Functionele achteruitgang

≥ 1

85%

30%

-

-

-

   

Functionele achteruitgang

≥ 2

64%

63%

-

-

-

Fan (2006)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Bezoek aan SEH/ ziekenhuisopname

≥ 2

65%

48%

-

-

-

Moons (2007)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Bezoek aan SEH/ ziekenhuisopname

≥ 2

64%

47%

21%

85%

0,57

Geyskens (2008)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Functionele achteruitgang

≥ 2

82%

54%

33%

92%

0,73

Buurman (2011)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 120 dagen

Bezoek aan SEH

≥ 2

79%

33%

17%

10%

0,56

   

Opname ziekenhuis

≥ 2

77%

33%

19%

13%

0,55

   

Mortaliteit

≥ 2

55%

31%

2%

4%

0,43

Deschodt (2011)

Ouderen ≥ 75 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH

Functionele achteruitgang

≥ 3

78%

30%

-

-

-

RUNCIMAN

 

 

 

         

Runciman (1996)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Functionele achteruitgang

≥ 2

85%

39%

-

-

-

   

Ziekenhuisopname

≥ 3

50%

77%

-

-

-

Moons (2007)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Bezoek aan SEH/ ziekenhuisopname

≥ 4

67%

61%

28%

89%

0,7

Geyskens (2008)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Functionele achteruitgang

≥ 2

92%

48%

28%

96%

0,75

Buurman (2011)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 120 dagen

Bezoek aan SEH

≥ 3

85%

12%

14%

17%

0,53

   

Opname ziekenhuis

≥ 3

85%

12%

17%

18%

0,48

   

Mortaliteit

≥ 3

78%

12%

2%

5%

0,44

Rowland

 

 

 

         

Rowland (1990)

Ouderen naar huis ontslagen vanaf SEH Op 14 dagen

Bezoek aan SEH/ ziekenhuisopname

≥ 4

85%

28%

-

-

-

Moons (2007)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Bezoek aan SEH/ ziekenhuisopname

≥ 2

73%

75%

42%

92%

0,72

Geyskens (2008)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 30 dagen

Functionele achteruitgang

≥ 2

85%

28%

-

-

-

Buurman (2011)

Ouderen ≥ 65 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH 120 dagen

Bezoek aan SEH

≥ 2

23%

82%

18%

14%

0,53

   

Opname ziekenhuis

≥ 2

23%

83%

23%

16%

0,54

   

Mortaliteit

≥ 2

27%

82%

4%

3%

0,54

Silver Code

 

 

 

         

Di Bari (2010)

Ouderen ≥ 75 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH

Mortaliteit 12 maanden

≥ 4

84%

33%

-

-

-

Di Bari (2012)

Ouderen ≥ 75 jaar naar huis ontslagen vanaf SEH

Bezoek aan SEH

≥ 4

74%

35%

-

-

-

   

Ziekenhuisopname

≥ 4

77%

35%

-

-

-

   

Mortaliteit 6 maanden

≥ 4

90%

35%

-

-

-

VIP

 

 

 

 

 

 

 

 

Braes (2010)

Ouderen ≥ 75 jaar acute opname

Functionele achteruitgang
Op 30 dagen

≥ 2

43%

88%

51%

84%

0,65

NOTE: Functionele achteruitgang is op diverse manieren bepaald.

Om de uitgangsvraag te kunnen beantwoorden is er een systematische literatuuranalyse verricht naar de volgende zoekvraag (vragen):

Welke screeningsinstrument is het meest accuraat voor het identificeren van kwetsbare ouderen?

 

P: kwetsbare ouderen;

I: screeningsinstrumenten: BRIGHT, COMPRI, FI-CGA, HARP, ISAR, ISAR- HP, MFS, MPI, SHERPA, TRST, RUNCIMAN, Rowland, Silver Code, VIP, VMS, G8, APOP, Barber Questionnaire; Fried Frailty Criteria or physical frailty phenotype, GFI, MOCA, MMSE;

C: Andersoortig screeningsinstrument;

R: kwetsbaarheid aangetoond met CGA;

O: diagnostische accuratesse: sensitiviteit, specificiteit, positief predictieve waarde, negatief predictieve waarde, oppervlakte onder de receiver operating curve.

 

Relevante uitkomstmaten

De werkgroep definieerde niet a priori de genoemde uitkomstmaten, maar hanteerde de in de studies gebruikte definities.

 

Zoeken en selecteren (Methode)

In de databases Medline (via OVID), Embase (via Embase.com) en de Cochrane Library (via Wiley)) is op 19 oktober 2018 met relevante zoektermen gezocht naar publicaties waarin diagnostische accuratesse onderzoek staat beschreven over screeningsinstrumenten voor het identificeren van kwetsbaarheid bij ouderen. De zoekverantwoording is weergegeven onder het tabblad Verantwoording. De literatuurzoekactie leverde 661 treffers op. Studies werden geselecteerd op grond van de volgende selectiecriteria: ouderenpopulatie, screeningsinstrumenten onderzocht in vergelijking met CGA of klinische follow-up. Op basis van titel en abstract werden in eerste instantie 57 studies voorgeselecteerd. Na raadpleging van de volledige tekst, werden vervolgens 52 studies geëxcludeerd (zie exclusietabel onder het tabblad Verantwoording) en 5 studies definitief geselecteerd. Vier studies bepaalde de diagnostische accuratesse van meerdere screeningsinstrumenten binnen een Nederlandse onderzoekspopulatie (Buurman, 2011; Heim, 2015; van Loon, 2017; van Munster, 2016) en drie studies beschrijven een systematisch literatuur onderzoek naar screeningsinstrumenten voor kwetsbaarheid (Apostolo, 2017; Carpenter, 2015; Decoster, 2014; Hamaker, 2012).

  1. 1 - Apóstolo J, Cooke R, Bobrowicz-Campos E, Santana S, Marcucci M, Cano A, Vollenbroek-Hutten M, Germini F, Holland C. Predicting risk and outcomes for frail older adults: an umbrella review of frailty screening tools. JBI Database System Rev Implement Rep. 2017 Apr;15(4):1154-1208. doi: 10.11124/JBISRIR-2016-003018. Review. PubMed PMID: 28398987; PubMed Central PMCID: PMC5457829
  2. 2 - Baitar A, Van Fraeyenhove F, Galdermans D et al. Evaluation of the groningen frailty indicator as a screening tool for frailty in older cancer patients (PTS). European Journal of Cancer 2011:46:S282
  3. 3 - Baitar A, Vandebroek A, De DE et al. Evaluation of the g8 questionnaire as a screening tool for frailty in older cancer patients (PTS). European Journal of Cancer 2011;47:S275.
  4. 4 - Braes, T., Moons, P., Lipkens, P., Sterckx, W., Sabbe, M., Flamaing, J.,... Milisen, K. (2010). Screening for risk of unplanned readmission in older patients admitted to hospital: predictive accuracy of three instruments. Aging-Clinical & Experimental Research, 22 (4), 345-51.
  5. 5 - Buurman, B.M., Hoogerduijn, J.G., Gemert, E.A. van, Haan, R.J. de, Schuurmans, M.J., & Rooij, S.E. de (2012). Clinical characteristics and outcomes of hospitalized older patients with distinct risk profiles for functional decline: a prospective cohort study. PLoS.One., 7, e29621.
  6. 6 - Buurman, B.M., Berg, W. van den, Korevaar, J.C., Milisen, K., Haan, R.J. de, & Rooij, S.E. de (2011). Risk for poor outcomes in older patients discharged from an emergency department: feasibility of four screening instruments. Eur.J.Emerg.Med., 18, 215-220.
  7. 7 - Cornette, P., Swine, C., Malhomme, B., Gillet, J.B., Meert, P., & D'Hoore, W. (2006). Early evaluation of the risk of functional decline following hospitalization of older patients: development of a predictive tool. Eur.J.Public Health, 16, 203-208.
  8. 8 - de Gelder J, Lucke JA, de Groot B, Fogteloo AJ, Anten S, Mesri K, Steyerberg EW, Heringhaus C, Blauw GJ, Mooijaart SP. Predicting adverse health outcomes in older emergency department patients: the APOP study. Neth J Med. 2016 Oct;74(8):342-352. PMID: 27762216.
  9. 9 - Dendukuri, N., McCusker, J., & Belzile, E. (2004). The identification of seniors at risk screening tool: further evidence of concurrent and predictive validity. J Am Geriatr Soc., 52 (2), 290-6.
  10. 10 - Fan, J., Worster, A., & Fernandes, C.M. (2006). Predictive validity of the triage risk screening tool for elderly patients in a Canadian emergency department. American Journal of Emergency Medicine, 24 (5), 540-4.
  11. 11 - Geyskens, K., De, R.K., Sabbe, M., Braes, T., Milisen, K., Flamaing, J., & Moons, P. (2008). (Prediction of functional decline in elderly patients discharged from the accident and emergency department). (Dutch). Tijdschrift voor Gerontologie en Geriatrie, 39 (1), 16-25.
  12. 12 - Heim N, van Fenema EM, Weverling-Rijnsburger AW, Tuijl JP, Jue P, Oleksik AM, Verschuur MJ, Haverkamp JS, Blauw GJ, van der Mast RC, Westendorp RG. Optimal screening for increased risk for adverse outcomes in hospitalised older adults. Age Ageing. 2015 Mar;44(2):239-44. doi: 10.1093/ageing/afu187. Epub 2014 Nov 28. PubMed PMID: 25432981; PubMed Central PMCID: PMC4339728.
  13. 13 - Hermans MPJ, Eindhoven DC, van Winden LAM, de Grooth GJ, Blauw GJ, Muller M, Schalij MJ. Frailty score for elderly patients is associated with short-term clinical outcomes in patients with ST-segment elevated myocardial infarction treated with primary percutaneous coronary intervention. Neth Heart J. 2019 Mar;27(3):127-133. doi: 10.1007/s12471-019-1240-7. PMID: 30771094; PMCID: PMC6393578.
  14. 14 - Hoogerduijn, J.G., Schuurmans, M.J., Korevaar, J.C., Buurman, B.M., & Rooij, S.E. de (2010). Identification of older hospitalised patients at risk for functional decline, a study to compare the predictive values of three screening instruments. J.Clin.Nurs., 19, 1219-1225.
  15. 15 - Hoogerduijn, J.G., Buurman, B.M., Korevaar, J.C., Grobbee, D.E., Rooij, S.E. de, & Schuurmans, M.J. (2012). The prediction of functional decline in older hospitalised patients. Age Ageing., 41 (3), 381-7.
  16. 16 - Hustey, F.M., Mion, L.C., Connor, J.T., Emerman, C.L., Campbell, J. &, Palmer, R.M. (2007). A brief risk stratification tool to predict functional decline in older adults discharged from emergency departments. Journal of the American Geriatrics Society, 55 (8), 1269-74.
  17. 17 - Kellen E, Bulens P, Deckx L et al. Identifying an accurate pre‐screening tool in geriatric oncology. Crit Rev Oncol Hematol 2010;75:243‐248.
  18. 18 - Kenis C, Schuermans H, van Cutsem E et al. Screening for a geriatric risk profile in older cancer patients; a comparative study of the predictive validity of three screening tools. Crit Rev Oncol Hematol 2009;72(suppl1):S22
  19. 19 - Kenis C, Decoster L, Vanpuyvelde K et al l. Comparison of two screening tols in older cancer patients. J Geriatr Oncol 2011;2(suppl 1):S39.
  20. 20 - Kristjansson SR, Jordhoy MS, Nesbakken A, Wyller TB. A comparison of two methods to measuring frailty in elderly patients with colorectal cancer. Crit Rev Oncol Hematol 2008;68(suppl1):S30
  21. 21 - Luciani A, Ascione G, Bertuzzi C et al l. Detecting disabilities in older patients with cancer: comparison between comprehensive geriatric assessment and vulnerable elders survey‐13. J Clin Oncol 2010;28:2046‐2050.
  22. 22 - Lee, J.S., Schwindt, G., Langevin, M., Moghabghab, R., Alibhai, S.M., Kiss, A., & Naglie, G. (2008). Validation of the triage risk stratification tool to identify older persons at risk for hospital admission and returning to the emergency department. Journal of the American Geriatrics Society, 56 (11), 2112-7.
  23. 23 - McCusker, J., Bellavance, F., Cardin, S., Trepanier, S., Verdon, J., & Ardman, O. (1999). Detection of older people at increased risk of adverse health outcomes after an emergency visit: the ISAR screening tool. J.Am.Geriatr.Soc., 47, 1229-1237.
  24. 24 - McCusker, J., Bellavance, F., Cardin, S., Belzile, E., & Verdon, J. (2000). Prediction of hospital utilization among elderly patients during the 6 months after an emergency department visit. Annals of Emergency Medicine, 36 (5), 438-45.
  25. 25 - Meldon, S.W., Mion, L.C., Palmer, R.M., Drew, B.L., Connor, J.T., Lewicki, L.J.,... Emerman, C.L. (2003). A brief risk-stratification tool to predict repeat emergency department visits and hospitalizations in older patients discharged from the emergency department. Academic Emergency Medicine, 10 (3), 224-32.
  26. 26 - Mohile SG, Bylow K, Stadler WW, Rodin M. A pilot study of the Vulnerable Elders Survey (VES‐13) as compared to Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) to examine geriaric domains in elder prostate cancer patients at risk for decline. J Clin Oncol 2006;24(suppl):8539.
  27. 27 - Mohile SG, Bylow K, Dale W et al. A pilot study of the vulnerable elders survey‐13 compared with the comprehensive geriatric assessment for identifying disability in older patients with prostate cancer who receive androgen ablation. Cancer 2007;109:802‐810.
  28. 28 - Molina‐Garrido MJ, Guillen‐Ponce C. Comparison of two frailty screening tools in older women with early breast cancer. Crit Rev Oncol Hematol 2011;79:51‐64.
  29. 29 - Molina‐Garrido M, Guillen‐Ponce C, Munoz M et al. A comparison of the fried criteria and the VES‐13 questionnaire as screening instruments for frail elderly patients diagnosed with cancer. European Geriatric Medicine 2011;2(suppl 1):S34.
  30. 30 - Monfardini S, Basso U, Fiduccia P et al. Can the short screening test Vulnerable Elders Survey 13 (VES‐13) substitute for the time‐consuming comprehensive geriatric assessment (CGA) to identify vulnerable/frail elderly breast cancer patients? Journal of Clinical Oncology 2010;28
  31. 31 - Moons, P., De, R.K., Geyskens, K., Sabbe, M., Braes, T., Flamaing, J., & Milisen, K. (2007). Screening for risk of readmission of patients aged 65 years and above after discharge from the emergency department: predictive value of four instruments. European Journal of Emergency Medicine, 14 (6), 315-23.
  32. 32 - Oud FM, de Rooij SE, Schuurman T, Duijvelaar KM, van Munster BC. [Predictive value of the VMS theme 'Frail elderly': delirium, falling and mortality in elderly hospital patients]. Ned Tijdschr Geneeskd. 2015;159:A8491
  33. 33 - Oud FMM, de Rooij SEJA, Arends AJ, Emmelot-Vonk MH, Melis RJF, Mooijaart SP, Willems HC, van Munster BC. Meetinstrumenten bij kwetsbare ouderen: een pleidooi voor meer standaardisatie [Assessment instruments in frail older patients; a call for more standardisation]. Ned Tijdschr Geneeskd. 2019 Nov 12;163:D3267. Dutch. PMID: 31769625.
  34. 34 - Owusu C, Koroukian SM, Schluchter M et al. Screening older cancer patients for a Comprehensive Geriatric Assessment: A comparison of three instruments. J Geriatr Oncol 2011;28:121‐129.
  35. 35 - Pottel L, Boterberg T, Pottel H et al. Determination of an adequate screening tool for identification of vulnerable elderly head and neck cancer patients treated with radio(chemo)therapy. J Clin Oncol 2011;di:10.1016/j/jgo.2011.11.006.
  36. 36 - Rowland, K., Maitra, A.K., Richardson, D.A., Hudson, K., & Woodhouse, K.W. (1990). The discharge of elderly patients from an accident and emergency department: functional changes and risk of readmission. Age Ageing., 19 (6), 415-8.
  37. 37 - Runciman, P., Currie, C.T., Nicol, M., Green, L., & McKay, V. (1996). Discharge of elderly people from an accident and emergency department: evaluation of health visitor follow-up. Journal of advanced nursing, 24, 711-8.
  38. 38 - Sager, M.A., Rudberg, M.A., Jalaluddin, M., Franke, T., Inouye, S.K., Landefeld, C.S. … Winograd, C.H. (1996). Hospital admission risk profile (HARP): identifying older patients at risk for functional decline following acute medical illness and hospitalization. J.Am.Geriatr.Soc., 44, 251-257.
  39. 39 - Schuijt, H.J., Oud, F.M.M., Bruns, E.J.R., van Duijvendijk, P., Van der Zaag-Loonen, H.J., Spies, P.E., van Munster, B.C. (2020) Does the Dutch Safety Management Program predict adverse outcomes for older patients in the emergency department?. The Netherlands Journal of Medicine. sep 2020, vol. 78; n.5; 244-51.
  40. 40 - Soubeyran P, Bellera C, Goyard J et al. Validation of the G8 screening tool in geriatric oncology; the ONCODAGE project. J Clin Oncol 2011;29(15S):9001.
  41. 41 - Soubeyran P, Bellera C, Goyard J et al. Validation of the G8 geriatric screening tool for elderly cancer patients and comparions with the VES‐13: final results of the ONCODAGE project. J Geriatr Oncol 2011;2(S1):S17.
  42. 42 - Vandewoude, M.F., Geerts, C.A., d'Hooghe, A.H., & Paridaens, K.M. (2006). (A screening tool to identify older people at risk of adverse health outcomes at the time of hospital admission). (Dutch). Tijdschrift voor Gerontologie en Geriatrie, 37 (5), 203-9.
  43. 43 - van Loon IN, Goto NA, Boereboom FTJ, Bots ML, Verhaar MC, Hamaker ME. Frailty Screening Tools for Elderly Patients Incident to Dialysis. Clin J Am Soc Nephrol. 2017 Sep 7;12(9):1480-1488. doi: 10.2215/CJN.11801116. Epub 2017 Jul 17. PubMed PMID: 28716855; PubMed Central PMCID: PMC5586582.
  44. 44 - van Munster BC, Drost D, Kalf A, Vogtlander NP. Discriminative value of frailty screening instruments in end-stage renal disease. Clin Kidney J. 2016 Aug;9(4):606-10. doi: 10.1093/ckj/sfw061. Epub 2016 Jul 11. PMID: 27478606; PMCID: PMC4957734.
  45. 45 - Winters AM, Hartog LC, Roijen H, Brohet RM, Kamper AM. Relationship between clinical outcomes and Dutch frailty score among elderly patients who underwent surgery for hip fracture. Clin Interv Aging. 2018 Dec 5;13:2481-2486. doi: 10.2147/CIA.S181497.

Evidence tabllen

Study reference

Study characteristics

Patient characteristics

 

Index test

(test of interest)

Reference test

 

Follow-up

Outcome measures and effect size

Comments

Heim et al; 2015

Type of study:

two consecutive observational prospective cohorts in four hospitals in the Netherlands

 

Setting:

General internal ward of a university teaching hospital

 

 

Inclusion criteria:

patients aged ≥70 years, electively or acutely hospitalised for ≥2 days.

Describe index test:

Screening instruments included in the Dutch Safety Management Programme [VeiligheidsManagementSysteem (VMS)]

on four geriatric domains (ADL, falls, undernutrition and delirium) were used and the Identification of Seniors At Risk, the 6-item Cognitive Impairment Test and the Mini-Mental State Examination were assessed. Three months later, adverse

outcomes including functional decline, high-healthcare demand or death were determined. Correlation and regression tree

analyses were performed and predictive capacities were assessed.

 

VMS+         ≥1

VMS          ≥2

ISAR           ≥2

MMSE       ≤23

6CIT           >10

 

Three months later, adverse

outcomes including functional decline, high-healthcare demand or death were determined

Three months later, adverse

outcomes including functional decline, high-healthcare demand or death were determined

Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity, specificity Positive Predictive value, Negative Predictive value, AUC

 

VMS+: 89%, 35%, 33%, 90%, 0.60;

 

VMS:67%, 66%, 42%, 84%, 0.66;

 

ISAR: 73%, 49%, 34%, 83%, 0.61;

 

MMSE: 30%, 90%, 53%, 78%, 0.58;

 

6CIT: 24%, 91%, 50%, &&%, 0.58;

 

 

Hoogerduijn et al; 2010

Type of study:

Prospective cohort study

 

Setting:

General internal ward of a university teaching hospital

 

Country:

Netherlands

 

Source of funding

This study was financed by the Netherlands Organisation for Health Research and

Development (Zon Mw).

Inclusion criteria:

Acutely admitted 65 years and older

patients

 

Exclusion criteria:

too ill, came

from another ward or were admitted from another hospital, did not stay at least 48 hours or

did not speak or understand Dutch.

 

N=177

 

Mean age ± SD:

77,6 years

 

Sex: % M / % F

51,7 % M

 

Other important characteristics:

no

Describe index test:

 

ISAR: was developed to identify patients atrisk for mortality, functional decline, re-admission and institutionalisation, in the emergency departments (ED) of four university-affiliated hospitals in Montreal, Canada

 

HARP:  It includes 25 questions and consists of three types of variables derived from a larger study to determine the strongest predictors of functional decline: age, anabbreviated MMSE and seven ADL and IADL

 

Functions, classified as 0 = no risk, 1 = intermediate risk and 2 = high risk.

 

Cut-off point(s):

ISAR: cut off point is 2, indicating that patients with a score ≥2 are at risk of adverse health outcomes, including decrease in functional status.

HARP: The cut-off points in this instrument are <2 (low risk), 2–3 (intermediate risk) and >3 (high risk). The AUC (0·65) proved to be fair.

 

COMPRI: was developed to screen hospitalised patients at risk for complex care needs, poor discharge health status and an extended length of stay. It was derived from a list of 117 potential risk factors. The items most predictive for length of stay and some other indicators for hospital-based care use were selected: doctors’ and nurses’ expectations about care complexity, premorbid health status and health care use. The instrument has to be completed by three different respondents; four items are rated by the physician, three by the nurse and six by interviewing the patient.

 

Cut-off point(s):

COMPRI : the cut-off point is 6, indicating that a score ≥6 is a patient in need of complex  care

Describe reference test:

Three months after discharge, functional status was measured by telephone interview.

The Katz index was used to measure functional status (six activities). The index was scored per item as 0 = independent and 1 = dependent. The total

score ranged from 0 (total independence) to 6 (total dependence). Patients were asked to rate

their ADL status as it stood two weeks before hospital admission to eliminate the effects of  the illness that led to that admission

 

Cut-off point(s):

Functional decline was defined as a decline of at least one point on the Katz index at three

months after discharge compared to the pre-admission state.

Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity, specificity and area under the curve of ISAR, HARP en COMPRI

 

Duration of follow-up:  3 months

 

For how many participants were no complete outcome data available?

N (%): 28%

 

Reasons for incomplete outcome data described: mortality or difficulties in contacting the patient or relative three months after discharge. These patients were significantly older. This selective loss of patients may have led to underestimation of the group of patients suffering from functional decline after

Hospitalisation

 

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available): Sensitivity, specificity and area under the curve:

ISAR: 93%; 39% and  0,67

COMPRI: 70%; 62% and 0,69

HARP: 21%; 89% and 0,56

 

Hoogerduijn et al; 2012

Type of study:

Prospective cohort study

 

Setting: university teaching hospital

 

Country: The Netherlands

 

Source of funding: supported by the Netherlands Organization for Health Research and Development. This organization had no role in any part of the study

Inclusion criteria:

Aged 65 years and older, acutely admitted patients to a general internal ward of a university teaching hospital

 

Exclusion criteria:

Too ill to participate, transferred to another ward, transfer to ICU within 48h after admission, unable to speak or understand language, not able to demonstrate functional decline.

 

N= 492 in cohort and 484 in validation study

 

Mean age ± SD:

Cohort: 78±8

Validation: 78±8

 

Sex:

Cohort: 44% M / 56% F

Validation: 47% M / 53% F

Describe index test:

ISAR-HP. Development and validation of the screening instrument

Describe reference test:

Describe reference test:

Katz index

 

Cut-off point(s):

One point decline on Katz index was defined as functional decline (2 weeks before admission vs 3 months after admission

 

Time between the index test en Describe reference test:

Katz index

 

Cut-off point(s):

One point decline on Katz index was defined as functional decline (2 weeks before admission vs 3 months after admission

Outcome measures and effect Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values

 

Duration of follow-up: 

3 months after admission

 

For how many participants were no complete outcome data available? N (%): NR

 

 

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

35% Functional decline in development cohort

32% functional decline in validation cohort

 

AUC of 0.71.

 

At threshold 2 sensitivity,

specificity, positive and negative predictive values were 87, 39, 43 and 85%, respectively.

 

In the validation study, this was 68, 89, 41, 41 and 89% respectively

 

Geyskens et al; 2008

Type of study: Prospective quality cohort study

 

Setting:

ED from Universitary hospital in Leuven,

 

Country:

Belgium

Inclusion criteria: 65 year of older; not resident in a nursing home; contact by Phone is possible;  Dutch speaking.

 

Exclusion criteria: length of stay on ED longer than 24 hour.  Transfer to an other hospital,  terminal illness.

 

N= 83

 

Mean age ± SD:

74 years (70-79 years)

 

Sex: % M / % F:

45,8 % M

 

Other important characteristics:

A little bit more than 50% from the patients had moderate or severe cognitive dysfunction

 

Describe index test:

The Identification of Seniors at Risk (ISAR): was developed to identify patients at risk for mortality, functional decline, re-admission and institutionalisation. It includes 6 questions.

Triage Risk Screening Tool (TRST): a six-item tool comprised of yes/no questions.  It evaluates the presence of cognitive impairment, difficulty walking or transferring, recent falls, living alone with no available caregiver, taking five or more prescription medications.

Questionnaire of Runciman: 8 items questionary (cognition; use of diuretics; urinary problems; use an equipment  for walking; soft tissue injury;  activity such as shopping and use of  public transport and to dress)

Questionnaire of Rowland: 7 items questionary (use an equipment  for walking; help by  activity such as shopping; financial administration, cooking, housekeeping, dressing and participation at daily activity.)

Variable Indicative of Placement risk (VIP): with three yes/no questions the patients living situation, functional status and cognitive status can be evaluated.

 

Cut-off point(s):

ISAR: cut off point is 2, indicating that patients with a score ≥2 are at risk of adverse health outcomes

TRST: Two or more risk factors or the presence of cognitive impairment leads to a designation of “high risk”.

Questionnaire of Runciman: cut off point ≥3

Questionnaire of Rowland: cut off point ≥4

VIP: cut off point is 2

Describe reference test:

Functional decline was derived from the Katz-scale, reflecting the condition 14 days before admission.,

 

Cut-off point(s): Functional decline was defined as a decline of at least one point on the Katz index at admission, 14, 30 and 90 days after discharge.

Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity (sens) , specificity (spec), positive predictive value (PPV), negative predictive value NPV), accuracy (ACC) and   likelihood ratio (LHR)  from the 5 instruments at 14, 30 and 90 day after discharge.

 

Duration of follow-up:

90 days

 

For how many participants were no complete outcome data available? N (%)/Reasons for incomplete outcome data described:

After14 days 3 patients ( 3,7% refused the participation on the study.  (reason: no motivation; delirium; language problem ; afasie)

Study population after  30 days 79/83 en after 90 days  77/83 ( reason of loose participants not mentioned)

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available:

 

ISAR

Sens  (after14/30 /90 days):: 78,57/94,12/100%

Spec (after14/30 /90 days): 38,46/40,98/44,07%

PPW (after14/30 /90 days): 21,57/30,77/35,29%

NPW (after14/30 /90 days): 89,29/96,15/100%

LHR (after14/30 /90 days): 1,277/1,595/1,788

 

Triage Risk Screening Tool (TRST):

•              Sens  (after14/30 /90 days):: 71,43/82,35/88,24%

•              Spec (after14/30 /90 days): 50,77/54,10/55,93%

•              PPW (after14/30 /90 days): 23,81/33,33/36,59%

•              NPW (after14/30 /90 days): 89,19/91,67/94,29%

•              LHR (after14/30 /90 days): 1,451/1,794/2002

 

Qquestionnaire of Runciman:

•              Sens  (after14/30 /90 days):: 75/91,67/93,33%

•              Spec (after14/30 /90 days): 45/48,21/50,94%

•              PPW (after14/30 /90 days): 15,38/27,50/35%

•              NPW (after14/30 /90 days): 93,1/96,43/96,43%

•              LHR (after14/30 /90 days): 1,364/1,770/1,903

 

Questionnaire of Rowland:

•              Sens  (after14/30 /90 days):: 80/83,33/83,33%

•              Spec (after14/30 /90 days): 50/51,67/51,72%

•              PPW (after14/30 /90 days): 27,27/34,09/34,88%

•              NPW (after14/30 /90 days): 91,43/91,18/90,91%

•              LHR (after14/30 /90 days): 1,600/1,724/1,726

 

VIP

•              Sens  (after14/30 /90 days):: 66,67/61,11/61,11%

•              Spec (after14/30 /90 days): 46,15/45,9/45,76%

•              PPW (after14/30 /90 days): 22,22/25/25,58%

•              NPW (after14/30 /90 days): 85,71/80/79,41%

•              LHR (after14/30 /90 days): 1,238/1,130/1,127

 

Moons P. et al; 2007

Type of study: Prospective quality cohort study

 

Setting:

ED from Universitary hospital in Leuven,

 

Country:

Belgium

Inclusion criteria: 65 year of older; , not resident in a nursing home; contact by Phone is possible;  Dutch speaking.

 

Exclusion criteria: length of stay on ED longer than 24 hour.  Transfer to another hospital,  terminal illness.

 

N= 83

 

Mean age ± SD:

74 years (70-79 years)

 

Sex: % M / % F:

45,8 % M

 

Other important characteristics:

A little bit more than 50% from the patients had moderate or severe cognitive dysfunction

Describe index test:

The Identification of Seniors at Risk (ISAR): was developed to identify patients at risk for mortality, functional decline, re-admission and institutionalisation. It includes 6 questions.

Triage Risk Screening Tool (TRST): a six-item tool comprised of yes/no questions.  It evaluates the presence of cognitive impairment, difficulty walking or transferring, recent falls, living alone with no available caregiver, taking five or more prescription medications.

Qquestionnaire of Runciman: 8 items questionary (cognition; use of diuretics; urinary problems; use an equipment  for walking; soft tissue injury;  activity such as shopping and use of  public transport and to dress)

Questionnaire of Rowland: 7 items questionary (use an equipment  for walking; help by  activity such as shopping; financial administration, cooking, housekeeping, dressing and participation at daily activity.)

 

Cut-off point(s):

ISAR: cut off point is 2, indicating that patients with a score ≥2 are at risk of adverse health outcomes

TRST: Two or more risk factors or the presence of cognitive impairment leads to a designation of “high risk”.

Qquestionnaire of Runciman: cut off point ≥3

Questionnaire of Rowland: cut off point ≥4

Describe reference test:

By telephone follow-up 14, 30, and 90

days after discharge from the ED, we asked the patients

(or their families) whether readmission had occurred since

their initial discharge from the ED.

Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity/Specificity, negative predictive value

 

Duration of follow-up:

90 days

 

For how many participants were no complete outcome data available? N (%):

Completed follow up after 90 days N=74 (89.2%)

 

Reasons for incomplete outcome data described:

NR

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

 

Readmission rates were 10%, 15.8%, and 32.5%

after 14, 30, and 90 days, respectively.

 

The Rowland questionnaire proved to be the most accurate predictive tool with a sensitivity of 88%, specificity of 72%, and

negative predictive value of 98% at 14 days after discharge.

 

30 days after discharge, the sensitivity was 73%, specificity was 75%, and negative predictive value was 92%.

 

Cornette et al; 2006

Type of study:

Prospective cohort study

 

Setting: Two general academic hospitals

 

Country:Belgium

 

Source of funding: supported by a grant from the Commission Communautaire

Fran¸caise (CoCoF) of Belgium

nclusion criteria:

age ≥ 70; hospitalized at least 48 hours by the way of the emergency department

 

Exclusion criteria: terminal illness; admission to the IC; admission for a stroke; length of stay shorter than 48 hours; dependence for the six activites of daily living

 

N= 625

 

Mean age ± SD:

80±5.6

 

Sex: 43.4% M / 56.6% F

 

Other important characteristics: no

Describe index test:

SHERPA: a predicitive tool to identify older hospitalized people at risk of functional decline.

 

Cut-off point(s): Univariate analyses were used to select variables associated with functional decline. Those were age, impairment in premorbid instrumental ADLs, falls in the year before hospitalization, cognitive impairment (AbbreviatedMiniMentalState below 15/21) and poor self-rated health.

 A logistic regression model was constructed to predict functional status 3 months after discharge.

Describe reference test:

Functional decline 3 months after discharge

 

Cut-off point(s): Functional decline was defined as the loss of at least one point on the ADL scale between the premorbid and 3-month evaluation.

Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity and specificity of SHERPA

 

Duration of follow-up: 3 months

 

For how many participants were no complete outcome data available? N (%): 75

Reasons for incomplete outcome data described: 73 died (29 during hospitalization and 44 within 3 months after discharge), 2 had missing data.

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

 

Sensitivity and specificity were 67.9% and 70.8%, respectively.

 

Dendukuri  et al;

2004

Type of study:

Review  from 2 studies

 

Setting:

Four university-affiliated hospitals in Montreal.

 

Country:

Canada

 

Source of funding:

This work was supported in part by a grant from the Health Transition Fund,

HealthCanada andGrant 201265 from theNational Science andEngineering

Research Council, Canada

Inclusion criteria:

65 years or older ; stable (noncritical) medical status and orientation to time and place or availability of an

informant, English or French speaking, resident in Montreal, not resident in a nursing home, and not transferred from another hospital.

 

Exclusion criteria:

NR

N=

Study 1, in which the ISAR scale was developed

(n=1,122)

Study 2, in which it was used to identify patients for a randomized trial of a nursing intervention (n=1,889 with administrative data, of which 520 also had clinical data)

Describe index test:

Identification of Seniors

at Risk (ISAR) screening tool six-item, self-adminis-tered questionnaire was developed to identify seniors in an ED setting at high risk of subsequent functional decline (including institutionalization or death).

 

Cut-off point(s):

Cut of point of 2

 

Chi-square tests were used to compare the distribution of

patient characteristics between Study 1 and Study 2 and

between patients with an ISAR score of 0 to 1 with and

without clinical data in Study 2.

 

Statistical analyses were conducted using SAS (SAS Institute, Inc., Cary, NC) and WinBUGS software (MRC Biostatistics Unit, Cambridge, UK)

Describe reference test:

Older American Resources and Services activities of daily living (ADL) scale.

Depression at the ED visit was assessed in Study 2 using the 15-item version of the Geriatric Depression Scale (GDS).

 

Cut-off point(s):

Severe premorbid impairment

was defined as partial or complete dependence in three or more basic ADLs.

 

A score of six or more on the GDS at baseline was taken to indicate depression. Increase in depressive symptoms was defined as an increase of three or more points on the 15-item

GDS scale during the 4-month follow-up period.

Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity, specificity,  and

likelihood ratios were estimated for each outcome at each

cut of point on the ISAR scale.

 

Duration of follow-up:

Study 1à 6 months

Study 2à4 months

 

For how many participants were no complete outcome data available?

N (%): NR

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

the sensitivity and specificity of the ISAR

for detecting depression were 83% and 63%, respectively.

At the same cutpoint, the sensitivity and specificity for

detecting increased depressive symptoms were 73% and

57%, respectively

 

McCusker et al;

2000

Type of study: Prospective cohort study

 

Setting:

four urban, university affiliated

hospitals

 

two hospitals provided tertiary care and two were

community hospitals.

 

Country:

Canada

 

Source of funding

Supported by grants from the Ministry of Health and Social

Services of the Province of Quebec, the Montreal Regional

Board for Health and Social Services, and the St. Mary’s Hospital Foundation.

Inclusion criteria:

patients aged 65 years or more who visited

the EDs of four Canadian hospitals during the weekday shift over a three-month recruitment period who were discharged

 

Exclusion criteria:

Could not be interviewed,

due either to their medical conditions or to cognitive

impairment, and no other informant was available;

refused linkage of study data; or were admitted to

hospital at the initial (index) visit

 

N=1,122

 

Mean age ± SD:

Just over the half of the sample was aged

65 to 74 years

 

Sex: % M / % F:

43% M; 57% F

 

Other important characteristics:

76,8% mild or no cognitive impairment.

Describe index test:

27 self-report screening

questions on social, physical, and mental risk factors,

medical history, use of hospital services, medications,

and alcohol. Six of these questions comprised the

ISAR scale.

 

Objectives:

1) To describe the pattern of

return visits to the emergency department (ED) among elders over the six months following an index visit;

 2) to identify the predictors of early return (within 30 days) and frequent return (three or more

return visits in six months)

3) to evaluate a newly developed screening tool for functional decline,Identification of Seniors At Risk (ISAR), with regard

to its ability to predict return visits.

Describe reference test:

Return visits and diagnoses during the

six months after the index visit were abstracted from

the utilization database

 

 

Cut-off point(s):

early return as return within 30 days of the first day of the index episode;

frequent return was defined as three or more episodes of ED care, excluding the index episode, during the six-month follow-up period.

Endpoint/outcome of follow-up:

The pattern of the return visit to the ED.

Predictors of early return and frequent return were analyzed first using contingency tables and

then with stepwise multivariate logistic regression analyses, using a p-value of 0.05 to enter the

model. For each outcome variable, were first constructed a model using only the 27 screening items; then were added other variables that contributed

significantly, from among the OARS ADL, SPMSQ, demographic variables, and diagnosis at index

visit.

 

Duration of follow-up:

6months

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

Among N=1,122 patients, 492 (43.9%) made one or more re-turn visits; 216 (19.3%) returned during the follow-ing 30 days and 84 (7.5%) returned frequently, making three or more repeat visits during the following six months.

 

Among patients who made return visits, the

first return was within the first month for 43.9%. An earlier return was more likely to be for the same diagnosis than a later first return (chi-square trend test p-value = 0.003).

 

By the ISAR scale only the item “recent hospitalization” significantly  predicted return.

 

Buurman et al;

2011

Type of study:

Prospective cohort study

 

Setting:

ED of a  university teaching hospital

 

Country:

Nederlands

 

Source of funding:

none

Inclusion criteria:

patients of at least 65 years discharged from the ED of a university teaching hospital in the Netherlands, between 1 December 2005, and 1 November 2006.

 

Exclusion criteria:

Unable to contact shortly after discharge (not able to contact them within 4 days)

 

N= 381

 

Mean age ± SD:

79,1

 

Sex: % M / % F

38,8% M

 

Other important characteristics:

none

Describe index test:

ISAR

TRST

Runciman questionaries ( 11 items)

Rowland questionaries

 

 Cut-off point(s

ISAR ≥2

TRST ≥2

Runciman questionaries ( 11 items) ≥3

Rowland questionaries  ≥4

 

Describe reference test:

none

 

Cut-off point(s):

Endpoint/outcome of follow-up:

Prognostic value of four screening instruments

 

Recurrent ED visits, subsequent hospitalization, and mortality within 30 and 120 days after the index visit were collected from administrative data.

 

Duration of follow-up:

120 days

 

For how many participants were no complete outcome data available?

N (%): after inclusion there was no attrition of patients in the follow-up period.

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

Within 120 days, 14.7% of the patients returned to ED, 17.2% were hospitalized, and 2.9% died. The area under the curve was low for all instruments (between 0.43 and 0.60), indicating poor discriminatory power.

 

None of the instruments were able to clearly discriminate between patients with and without poor outcomes.

 

Braes et al;

2010

Type of study:

Prospective cohort study

 

Setting:

ED

 

Country:

Belgium

 

Source of funding:

none

Inclusion criteria:

Patients aged 65 years or older

 

Exclusion criteria:

Refusal to participation, delirium, severe illness, speech impediment, inability to speech Dutch, or pain

 

N= 213

 

Mean age ± SD:

76 years

 

Sex:  50,2% M 49,8/ % F

 

Other important characteristics

Premorbid ADl niveau –mean  5.0 (SD=1,5)

Describe index test:

Identification of Seniors at Risk (ISAR)

Flemish version of  Triage Risk Screening Tool (TRST)

Variable Indicative of Placement risk (VIP)

 

Cut-off point(s):

By each screening tool cut of point is  ≥2

Describe reference test:

none

 

Unplanned readmissions were registered by telephone follow-up 14, 30 and 90 days post-discharge.

Endpoint/outcome of follow-up:

Compared the predictive accuracy of ISAR, TRSt, VIP in assessing unplanned readmissions.

 

Duration of follow-up:

90 days

 

For how many participants were no complete outcome data available?

After 14 days n=22 (refusal n=8; deceased n=2; incomplete readmission date n=12)

After 30 days n=22 (refusal n=8; deceased n=7; incomplete readmission date n=7)

After 90 days n=30 (refusal n=10; deceased n=13; incomplete readmission date n=7)

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

Unplanned readmission rates were 6.8%, 14.7% and 23.5% after 14, 30, and 90 days, respectively. The ISAR showed low to moderate sensitivity (54%-69%) and a high negative predictive value (>=78%) at all measurement points. Specificity and positive predictive value were low (<=33% and <=24%, respectively). The TRST had low to moderate sensitivity (42%-67%) and a high negative predictive value (>=82%). Specificity and positive predictive value were low (<=45% and <=27%, respectively). The VIP had very low sensitivity (<=26%) and high specificity (>=80%). Its negative predictive value was high (>=79%) and its positive predictive value was low (<=22%).

 

Lee et al;

2008

Type of study:

Prospective, observational study.

 

Setting:

EDs of three hospitals in Toronto

 

Country:

Canada

 

Source of funding

none

Inclusion criteria:

Patients aged 65 to 101 who presented to the ED and were discharged home from the ED.

 

Exclusion criteria:

Patients admitted to nursing home after ED discharge.

 

Patients who need hospital admission

 

N= 788

 

Mean age ± SD:

76.6,

 

Sex: % M / % F

58.5% female

Describe index test:

 Triage Risk Screening Tool (TRST)

 

Cut-off point(s): ≥2

Describe reference test:

None

 

Patients who subsequently returned to the ED or were admitted to the hospital were identified using hospital information systems and classified as experiencing the composite endpoint at 30, 120, and 365 days

Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity, specificity  and likelihood ratio  of  TRST to predict return to ED or admission to hospital within 30, 120, and 365 days after discharge from the ED.

 

Duration of follow-up:

1-year follow-up (endpoint at 30, 120, and 365 days).

 

For how many participants were no complete outcome data available? Of the 788 subjects, the composite endpoint occurredin 147 (18.7%) by 30 days, 245 (31.1%) by 120 days,and 346 (43.9%) by 365 days.

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

The sensitivity of a TRST score of 2 or greater was 62%, (95% confidence interval (CI)=54-70%), specificity was 57% (95% CI=53-61%), and likelihood ratio was 1.44 (95% CI=1.23-1.66). The area under the curve was 0.61 using a cutoff score of 2.

The TRST demonstrated only moderate predictive ability

 

Hustey et al;

2007

Type of study:

Secondary data analysis of a randomized, controlled trial

 

Setting:

EDs of two urban academic hospitals.

 

Country:

Ohio, USA

 

Source of funding:

Supported by grants from the Agency

for Healthcare Research and Quality (HS09725), the

Robert Wood Johnson Foundation (032300), the M.E. and F.J. Callahan Foundation, and the Cleveland Foundation.

Fredric M. Hustey is supported in part by an American

Geriatrics Society/Hartford Foundation/Atlantic Philanthro-pies Jahnigen Career Development Scholar Award.

 

 

Inclusion criteria:

Community-dwelling adults aged 65 and older presenting to the ED and discharged home

 

Exclusion criteria:

residence outside the geographic

service area, no telephone access, difficulty hearing, severe

cognitive impairment with no primary caregiver willing to serve as a proxy respondent, and unable to speak English.

 

N=650

 

Mean age ± SD:

74 years, SD 6,9

 

Sex: % M / % F

59% F

 

Other important characteristics

At baseline, 10% reported having required assistance with at least one ADL, and 20% had required assistance with at least one IADL in the 4 weeks before the ED visit.

Describe index test:

Triage Risk Screening Tool (TRST)

 

Cut-off point(s): ≥1 and ≥2

Describe reference test:

Short-Form Health Survey (SF-36):

consists of 36 items that assesses eight health concepts, including physical health.

 

ADL:  (bathing, dressing, transferring from bed/chair,

and eating

 

IADL: using the telephone, shopping, driving or taking

public transportation, taking medications, banking, cook-ing, and doing laundry).

 

SF-36 , ADL and IADL item was rated as able to perform independently or requiring assistance in the 4 weeks before the ED visit.

 

Cut-off point(s):

Functional decline:

loss of one or more ADLs and one or more IADLs from ED baseline at 30 and 120 days.

SF-36 standardized physical health component scores that were four or more points lower than at baseline.

 

Endpoint/outcome of follow-up:

To determine whether the TRST could serve as a proxy

measure of functional status, Spearman correlation tests

with 95% CIs were conducted with the ADL and IADL

summed scores and the SF-36 physical health subscale

component.

 

 In addition, patients were categorized as high

risk or low risk according to the TRST. Group comparisons

were made on the ADL, IADL, and SF-36 standardized

physical health component scores using Wilcoxon rank sum tests for nonparametrically distributed interval variables.

 

To determine the extent to which the TRST was useful

in identifying those likely to have ADL or IADL functional

declines, sensitivity, specificity, and odds ratios with 95%

CIs were calculated for each TRST cutoff score and for the

high-risk designation, and receiver operator characteristic

curves were constructed.

 

Duration of follow-up:

120 days

 

For how many participants were no complete outcome data available?

Follow-up interviews were avail-able for 568 participants at 30 days and for 541 participants at 120 days.

 

Reasons for incomplete data described: no

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

TRST scores correlated with baseline ADL impairments, IADL impairments, and self-perceived physical health at all endpoints (P<.001). A TRST score of two or more was moderately predictive of decline in ADLs or IADLs (30-day ADL area under the receiver operating characteristic curve (AUC)=0.64; 95% confidence interval (CI)=0.56-0.72; 120-day ADL AUC=0.66; 95% CI=0.58-0.74) but not perceived physical health

 

Fan et al;

2006

Type of study:

A prospective, observational cohort study.

 

Setting:

ED

 

Country:

Canada.

 

Source of funding:

Type of study:

none

 

 

Inclusion criteria:

patients more than 64 years old

 

Exclusion criteria:

Resident in a long term community (LTC), cognitively impaired, simultaneously has no available proxy to answer that TRST screening questions.

Excluded from the follow up if they were admitted to a hospital.

 

N= 120

 

Mean age ± SD:

75 years

 

Sex: % M / % F

53 % M

 

Other important characteristics

none

Describe index test:

Triage Risk Screening Tool (TRST)

 

Cut-off point(s): ≥2

Describe reference test:

none

 

Revisit ED, hospital admission, or long-term care placement at 30 and 120 days was measured.

Endpoint/outcome of follow-up:

Primary outcome: ED revisit, hospital admission en LTC placement at 30 and 120 days

Secondary outcome: individual outcome of the primary outcome for each time interval

 

Likelihood ratios (LRs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated.

 

Duration of follow-up:

120 days

 

For how many participants were no complete outcome data available?

ED revisit outcomes :

30 days : n=119 ( 1 patient died 120 days: n= 116 ( 2 patients lost to follow up and 2 patients died)

Hospital admission outcome:

30  days: n= 119 ( 1 patient died)

120 days: n=117 ( 3 patients died)

LTC placement outcome: 30 days: n=117 (1 patient died,  2 patients lost to follow up)

120 days: n=113 ( 4 patients died, 3 patients lost to follow up)

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

Positive en negative  LRs

 

30 days LR+

ED revisit 1.31 (0,78-1,81)

Hospital readmission: 1,57 ( 0,84-2,00)

LTC placement: 1,03 ( 0,11-1,96)

 

30 days LR-

ED revisit 0,67 ( 0,35-1,30)

Hospital readmission: 0,72 ( 0,35-1,22)

LTC placement: 0,48 ( 0,14-1,16)

 

120 days LR+

ED revisit 1.31 (0,89-1,81)

Hospital readmission: 1,54 ( 1,01-2,00)

LTC placement: 1,81 ( 0,74-2,10

 

120 days LR-

ED revisit 0,74 ( 0,46-1,11)

Hospital readmission: 0,55 ( 0,26-0,99)

LTC placement: 0,27 ( 0,03-125)

 

Vandewoude et al;

2006

Type of study:

Prospective cohort study

 

Setting:

non-geriatric departments of a general hospital

 

Country:

Belgium

 

Source of fundin

none

Inclusion criteria:

older adults (> 70 year) hospitalised

 

Exclusion criteria:

 

N= 618

 

Mean age ± SD:

78,2 ; SD 6,2 years

 

Sex: % M / % F

55% F

 

Other important characteristics:

none

Describe index test:

Variable Indicative of Placement risk" (VIP)

 

Cut-off point(s): <2

 

Describe reference test:

none

 

 

VIP was validated during a period of 6 months

Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity, specificity and negative Predictive Value  of VIP were calculated

 

Duration of follow-up:

6 months

 

For how many participants were no complete outcome data available?

N (%): NR

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

Sensitivity (81%) and specificity (86%) .

Negative Predictive Value (97%).

 

Furthermore, it shows a significant positive correlation with the length of stay (p < 0.001).

 

Van Loon, 2015

Type of study:

Multicenter, prospective, cohort study

Inclusion criteria: total of 123 patients on incident dialysis $65 years old were

included,3weeks before to#2weeks after dialysis initiation, and all underwent a geriatric assessment. Patients

with impairment in two or more geriatric domains on the geriatric assessment were considered frail.

Describe index test:

Cut-off point(s):

 

VMS          ≥2

ISAR HP     ≥2

FFI             ≥3

G8             ≤14

GFI             ≥4

Describe reference test:

none

 

 

Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity, specificity Positive Predictive value, Negative Predictive value

 

VMS: 90%, 38%, 78%, 60%;

 

ISAR HP: 72%, 79%, 91%, 48%;

 

FFI: 59%, 85%, 92%, 41%;

 

G8: 92%, 26%, 79%, 53%;

 

GFI: 74%, 52%, 82%, 40%;

 

 

Meldon SW et al;

2003

Type of study:

Prospective cohort study

 

Setting:

ED

 

Country:

Cleveland, USA

 

Source of funding:

Supported by AHRQ, Grant No. HS09725; The Robert Wood

Johnson Foundation, Grant No. 032300; The M.E. and F.J. Callahan

Foundation; and The Cleveland Foundation

Inclusion criteria:

community-dwelling elders (age 65 years or older)

 

Exclusion criteria:

 

N= 650

 

Mean age ± SD:

74 years, SD 6,9

 

Sex: % M / % F

59% F

 

Other important characteristics:

39% were white

Describe index test:

a simple six-item triage risk screening tool (TRST

 

Cut-off point(s): ≥2

Describe reference test:

none

 

Main outcome measurement was the ability of the TRST to predict the composite endpoint of subsequent ED use, hospital admission, or NH admission at 30 and 120 days. Individual outcomes of ED use, hospitalization, and NH admissions were also examined.

Endpoint/outcome of follow-up:

To evaluate the predictive ability of a simple six-item triage risk screening tool (TRST) to identify elder emergency department (ED) patients at risk for ED revisits, hospitalization, or nursing home (NH) placement within

30 and 120 days following ED discharge.

 

Receiver operating characteristic (ROC) curves were con-structed and the area under the curve (AUC) was calculated. The predictive value of the TRST for the composite endpoint and individual health care

utilization was also examined by calculating relative risks (RRs) for these outcome measures. Thirty-day and 120-day outcomes were examined using chi-square tests for categorical variables, Wilcoxon rank-sum for non-normally distributed variables, and t-tests for continuous variables. The Cochran-Armitagetrend test was used to examine trends by outcomes and TRST scores. Interobserver agreement was de-termined for the subset of subjects with both TRST and APN risk classification. Statistical software used

for analysis included S-PLUS 6.0 (Insightful, Inc.,

Seattle, WA) and SAS V8.0 (SAS Institute, Inc., Cary,

NC). All statistical tests were two-tailed and a p-value

less than 0.05 was considered to indicate statistical

significance. Relative risk and kappa are reported

with 95% confidence intervals (95% CIs

 

Duration of follow-up:

120 days

 

For how many participants were no complete outcome data available?

N (%): NR

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

Increasing cumulative TRST scores were associated with significant trends for ED use, hospital admission, and composite outcome at both 30 and 120 days (p < 0.0001 for all, except 30-day ED use, p = 0.002). A simple, unweighted five-item TRST ("lives alone" item removed after logistic regression modeling) with a cut-off score of 2 was the most parsimonious model for predicting composite outcome (AUC = 0.64) and hospitalization at 30 days (AUC= 0.72). Patients defined as high-risk by the TRST (score > or = 2) were significantly more likely to require subsequent ED use (RR = 1.7; 95% CI = 1.2 to 2.3), hospital admission (RR =3.3; 95% CI = 2.2 to 5.1), or the composite outcome (RR = 1.9; 95% CI 1.7 to 2.9) at both 30 days and 120 days than the low-risk cohort

 

McCusker et al;

1999

Type of study:

Prospective  follow-up study of a cohort

 

Setting:

EDs of four acute-care hospitals

 

Country:

Canada

 

Source of funding

Supported by grants from the Ministery of Health and Social services of the Province of Quebec

Inclusion criteria:

Community-dwelling patients aged 65 and older who came to the EDs during the weekday shift over a 3-month recruitment

 

Exclusion criteria:

Patients were excluded if they could not be interviewed either because of their medical condition or because of cognitive impairment and no other informant was available.

 

N=1854

 

Mean age ± SD:

49% 65-74 years

 

Sex: 56 % M / 43,4% F

Describe index test:

Measures ascertained at the ED visit included: 27 self-report screening questions on social, physical, and mental risk factors; medical history; use of hospital services, medications, and alcohol; and the Older American Resources and Services (OARS) activities of daily living (ADL) scale

 

Describe reference test:

At follow-up, the OARS scale was readministered by telephone, and other adverse health outcomes were ascertained

Endpoint/outcome of follow-up:

To develop a self-report screening tool to identify older people in the emergency department (ED) of a hospital at increased risk of adverse health outcomes, including: death, admission to a nursing home or long-term hospitalization, or a clinically significant decrease in functional status.

 

Duration of follow-up:

6 months

 

For how many participants were no complete outcome data available?

N (%): 1673 (90,2%)

 

Reasons for incomplete outcome data described

There was no significant differences (p<0,05) between completers and noncompleters in their social, demographic and initial functional characteristics at enrolment.

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

Among 1673 patients who completed the follow-up measures, 488 (29.2%) had an adverse health outcome. Scale development and selection methods included logistic regression, receiver operating characteristic curves, and expert judgment

 

Sager et al;

1996

Type of study:

Multi-centre prospective cohort study

 

Setting:

Four university and two private non-federal acute care hospital

 

Country:

California , USA

 

Source of funding.

By Grant No 92312-G from the John A. Hartford Foundation New York

Inclusion criteria:

aged 70 and older and who were hospitalized for acute medical illness

 

Exclusion criteria:

NR

 

N= The development cohort consists of 448 patients and the validation cohort consists of 379 patients

 

Mean age ± SD:

52% 75-84 years

 

Sex: % M / % F

63%F

 

Other important characteristics: no

Describe index test:

Within 48 hours of admission

ADL en IADL (asked to report retrospectively their ability 2 weeks before admission)

MMSE

Describe reference test:

At discharge ADL

3 months after discharge ADL, IADL and rehospitalisation.

Endpoint/outcome of follow-up:

To develop and validate an instrument for stratifying older patients at the time of hospital admission according to their risk of developing new disabilities in activities of daily living (ADL) following acute medical illness and hospitalization.

 

Logistic regression analysis identified three patient characteristics that were independent predictors of functional decline in the development cohort: increasing age, lower admission Mini-Mental Status Exam scores, and lower preadmission IADL function.

 

A scoring system was developed for each predictor variable and patients were assigned to low, intermediate, and high risk categories.

 

Duration of follow-up:

3 months

 

For how many participants were no complete outcome data available?

N (%): NR

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

The rates of ADL decline at discharge for the low, intermediate, and high risk categories were 17%, 28%, and 56% in the development cohort and 19%, 31%, and 55% in the validation cohort, respectively.

 

Patients in the low risk category were significantly more likely to recover ADL function and to avoid nursing home placement during the 3 months after discharge.

 

Runciman et al; 1996

Type of study:

Prospective comparative cohort study and diagnostic test study

 

Setting: The royal infirmary of Edinburgh

Country: Scotland

 

Source of funding: Funded through the Health Services Research Committee of the Scottisch Office Home and Health Department

Inclusion criteria:

Age>75 discharged from SEH

 

Exclusion criteria:

NR

 

N= 289

 

Mean age ± SD: NR

 

Sex: % M / % F

NR

Describe index test:

First part of the study: Value of a health visitor intervention

 

Second part of the study: an assessment tool to identify the most vulnerable prior to discharge.

 

The second part will be further described here!

Describe reference test:

Home visit by a research occupational therapist using the original stage 1 schedule en being unaware of the questionnaire data

Endpoint/outcome of follow-up:

Sensitivity and specificity

 

Duration of follow-up:

4 weeks

 

For how many participants were no complete outcome data available?

N (%): 208

 

Reasons for incomplete data described:

Direct admission to ward (n=155)

Address outwith Edinburgh (n=32)

Non-residential address (n=21)

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

 

Risk answers:

≥1: sens 95.4%, spec 11.5%

≥2: sens 86.4%, spec 38.5

≥3: sens 50%, spec 76.9%

≥4: sens 36.4%, spec 80.8%

≥5: sens 22.7%, spec 88.5%

≥6: 4.5%, spec 100%

≥7: 4.5%. spec 100%

 

Rowland et al; 1990

Type of study: Prospective cohort study

 

Setting: At home, 10-14 days following attendance  at Accident and Emergency Departments ( AED)

 

 Country: Newcastle, United Kingdom

 

 Source of funding: NR

nclusion criteria: Patients 75 years and older who attended AED and were discharged direct from AED to an address in Newcastle

 

Exclusion criteria: Moved away after discharge to stay with relatives, declined to be interviewed.

 

 N= 450

 

 Mean age ± SD: 81,6 ( 6.2) years

 

 Sex: % M / % F 73 % F

 

 Other important characteristics: no

 

Describe index test:

The home visit provided data on functional ability ( before and after attendance), support systems and cognitive performance.

 

Data were recorded on a six-part questionnaire:

Personal details( age, sex, marital status, career)

AED details ( date/time attendance, source of referral, diagnosis, disposal).

Primary health care team ( notification of attendance, visits to patient).

Readmitted patients ( speciality, reason for admission).

Home visit ( type of accommodation, access, mobility, functional activities daily living, services received, social interaction)

Abbreviated mental test score

 

Dependency was graded in to 4 categories

Independent

Does activity with help from friends and relatives

Does activity with help from professional agencies

Describe reference test:

Questions asked by nurse in AED

Does patients using walking aids?

Does patient needs assistance to dress after treatment?

Has patient recently relied on someone else to collect his/her pension?

Has patient recently relied on someone else to do his/her grocery shopping?

Does patient attend a Day Centre or Day Hospital

Does patient receive Meals on Wheels

Does patient have a Home Help?

 

Cut-off point(s): ≥ 4

Endpoint/outcome of follow-up:

Readmission to hospital

 

Duration of follow-up:  14 days following attendance

From 450 were 25 patients readmitted to hospital within 14 days

 

 For how many participants were no complete outcome data available?

N (%): 20%

 

Reasons for incomplete outcome data described: 5 patients day before questionnaire could be completed

 

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

Sensitivity 85%, specificity 28%

 

 

 

Autorisatiedatum en geldigheid

Laatst beoordeeld  : 01-09-2021

Laatst geautoriseerd  : 01-09-2021

Initiatief en autorisatie

Initiatief:
  • Nederlandse Vereniging voor Klinische Geriatrie
Geautoriseerd door:
  • Nederlandse Internisten Vereniging
  • Nederlandse Vereniging voor Klinische Geriatrie

Algemene gegevens

Voor het beoordelen van de actualiteit van deze richtlijn wordt de werkgroep niet in stand gehouden. Uiterlijk in 2024 bepaalt het bestuur van de Nederlandse Vereniging voor Klinische Geriatrie (NVKG) of de modules van deze richtlijn nog actueel zijn. Op modulair niveau is een onderhoudsplan beschreven. Bij het opstellen van de richtlijn heeft de werkgroep per module een inschatting gemaakt over de maximale termijn waarop herbeoordeling moet plaatsvinden en eventuele aandachtspunten geformuleerd die van belang zijn bij een toekomstige herziening (update). De geldigheid van de richtlijn komt eerder te vervallen indien nieuwe ontwikkelingen aanleiding zijn een herzieningstraject te starten.

 

De NVKG is regiehouder van deze richtlijnmodules en eerstverantwoordelijke op het gebied van de actualiteitsbeoordeling van de modules. De andere aan deze richtlijn deelnemende wetenschappelijke verenigingen of gebruikers van de richtlijn delen de verantwoordelijkheid en informeren de regiehouder over relevante ontwikkelingen binnen hun vakgebied.

 

De richtlijn is ontwikkeld in samenwerking met:

  • Verpleegkundigen & Verzorgenden Nederland
  • Patiëntenfederatie NL

Doel en doelgroep

Doel

Het doel van deze richtlijn is verantwoording en optimalisering/ kwaliteitsverbetering van het specialistisch geriatrisch onderzoek. Er is nieuwe literatuur beschikbaar, waardoor een herziening gerechtvaardigd is. Daarnaast is er sinds het opleveren van de richtlijn in 2010 op het gebied van patiënten inbreng bij richtlijnen veel veranderd. De gezamenlijke besluitvorming (shared decision making) heeft een belangrijke plaats ingenomen in het zorgproces en is een belangrijk onderdeel van het CGA. Daarom zal in dit herzieningstraject een module worden ontwikkeld over Gezamenlijke besluitvorming binnen het CGA.

 

Doelgroep

Deze richtlijn is in eerste instantie bestemd voor klinisch geriaters en internisten ouderengeneeskunde in de tweede lijn. Ook voor verpleegkundig specialisten, geriatrie verpleegkundigen en paramedici die samenwerken met klinisch geriaters of internisten ouderengeneeskunde bevat deze richtlijn relevante informatie. Daarnaast is deze richtlijn geschreven voor alle leden van de beroepsgroepen die betrokken zijn bij de zorg voor patiënten waarbij het geriatrisch/ouderengeneeskundig team in medebehandeling is gevraagd. Tevens zal de mogelijkheid worden beschreven voor medisch specialisten niet gespecialiseerd in de ouderengeneeskunde om elementen van het CGA uit te voeren om inzicht krijgen in de mogelijke kwetsbaarheden zodat de patiënt de meest optimale en gepaste zorg krijgt.

Samenstelling werkgroep

Voor het herzien van deze richtlijn is in 2018 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen die betrokken zijn bij het CGA. De werkgroep leden zijn door hun beroepsverenigingen gemandateerd voor deelname. De werkgroep is verantwoordelijk voor de integrale tekst van deze richtlijn.

 

Werkgroep

  • drs. M. Hartgerink, klinisch geriater, werkzaam in het Wilhelmina Ziekenhuis, Assen, NVKG (voorzitter)
  • drs. E.J. Huinink-Broeshart, klinisch geriater, werkzaam in het Medisch Centrum Leeuwarden, Leeuwarden, NVKG
  • drs. A.C. van der Meer, klinisch geriater, werkzaam in het Groene Hart Ziekenhuis, Gouda, NVKG
  • drs. F.M.M. Oud, AIOS en promovendus klinische geriatrie, werkzaam bij Cluster midden en Gelre ziekenhuis Apeldoorn & Zutphen en UMC Groningen NVKG
  • dr. T.R. Ruiter, internist-ouderengeneeskunde & klinisch farmacoloog, werkzaam in het Maassstad Ziekenhuis, Rotterdam, NIV
  • drs. G. Labots, internist-ouderengeneeskunde, werkzaam in het HagaZiekenhuis, Den Haag, NIV
  • R.M.J. Warnier MANP., verpleegkundig specialist AGZ, afd. ouderengeneeskunde, Maastricht UMC+, Maastricht, V&VN (tot december 2018)
  • drs. H.P.J.M. Habets, verplegingswetenschapper & seniordocent, werkzaam in het Zuyderland MC, Sittard-Geleen, V&VN (vanaf januari 2019)
  • R. Lammers MSc., patiëntvertegenwoordiger, PFNL

 

Klankbordgroep

  • dr. N.S.M Schoonenboom, neuroloog, Spaarnegasthuis, NVvN
  • drs. M.A. Sluman, cardioloog, Jeroen Bosch Ziekenhuis, NVVC
  • dr. A.M.J.S. Vervest, orthopedisch chirurg, Tergooi, NOV
  • drs. M. Bezemer, specialist ouderengeneeskunde, Zorgspectrum, Verenso
  • dr. I. Groeneweg-Koolhoven, psychiater ouderenpsychiatrie, Bavo Europoort (onderdeel van Parnassia Groep), NVvP

 

Met ondersteuning van

  • dr. W.J. Harmsen, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten, Utrecht.
  • A.A. Lamberts MSc., senior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten, Utrecht.

Belangenverklaringen

De KNMG-Code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling” is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of ze in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatie management, kennisvalorisatie) hebben gehad. Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaand tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.

 

Achternaam werkgroeplid

Hoofdfunctie

Nevenwerkzaamheden

Gemelde belangen

Ondernomen acties

Warnier

Verpleegkundig Specialist Ouderengeneeskunde MUMC+

- Promovendus MUMC "Opsporen van kwetsbare ouderen
- Bestuurslid Stichting Geriatric Giants Limburg (onbetaald)

geen

geen

Habets

Verplegingswetenschapper & seniordocent, werkzaam in het Zuyderland MC, Sittard-Geleen

- Senior lecturer Hogeschool Zuyd

geen

geen

Huinink

- Klinisch geriater Medisch Centrum Leewarden
- Opleider klinische geriatrie

geen

geen

nee

Ruiter

- Internist-ouderengeneeskunde & klinisch farmacoloog, Maasstad Ziekenhuis, Rotterdam

- Postdoctoraal wetenschappelijk onderzoeker afdeling Epidemiologie, Erasmus MC
- Lid NIV Kerngroep ouderengeneeskunde

geen

geen

Oud

- AIOS Klinische Geriatrie
- Promovendus Expertisecentrum Ouderengeneeskunde Gelre Ziekenhuizen

Bestuurslid opleiding, onderwijs en wetenschap, Nederlandse Vereniging voor Geriatrie Junior (onbetaald)

geen

geen

Meer, van der

Klinisch geriater, Groene Hart Ziekenhuis te Gouda

geen

geen

geen

Hartgerink

Klinisch geriater Wilhelmina Ziekenhuis, Assen

-

 geen

geen

Labots

- Internist-ouderengeneeskunde, HagaZiekenhuis, Den Haag
- Klinisch-farmacoloog in opleiding, CHDR, geen formele aanstelling, onbetaald

nvt

geen

nvt

Inbreng patiëntenperspectief

Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door de Patiëntenfederatie te vragen om input te leveren tijdens de schriftelijke knelpuntenanalyse. De conceptmodules zijn tevens voor commentaar voorgelegd aan de Patiëntenfederatie Nederland.

Methode ontwikkeling

Evidence based

Implementatie

In de verschillende fasen van de richtlijnontwikkeling is rekening gehouden met de implementatie van de richtlijn (module) en de praktische uitvoerbaarheid van de aanbevelingen. Daarbij is uitdrukkelijk gelet op factoren die de invoering van de richtlijn in de praktijk kunnen bevorderen of belemmeren. Het implementatieplan is te vinden in de bijlagen.

Werkwijze

AGREE

Deze richtlijn is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010), dat een internationaal breed geaccepteerd instrument is. Voor een stap-voor-stap beschrijving hoe een evidence-based richtlijn tot stand komt wordt verwezen naar het stappenplan Ontwikkeling van Medisch Specialistische Richtlijnen van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.

 

Knelpuntenanalyse

Tijdens de voorbereidende fase inventariseerden de voorzitter van de werkgroep en de adviseur de knelpunten. De werkgroep beoordeelde de aanbevelingen uit de eerdere richtlijn (Nederlandse Vereniging voor Klinische Geriatrie, 2012), op noodzaak tot revisie. Tevens zijn er knelpunten aangedragen via een schriftelijke knelpunteninventarisatie. Een rapportage hiervan kan worden aangevraagd via de Richtlijnendatabase. De werkgroep prioriteerde de knelpunten vervolgens en stelde het raamwerk vast.

 

Uitgangsvragen en uitkomstmaten

Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de voorzitter en de adviseur conceptuitgangsvragen opgesteld. Deze zijn met de werkgroep besproken waarna de werkgroep de definitieve uitgangsvragen heeft vastgesteld. Vervolgens inventariseerde de werkgroep per uitgangsvraag welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als kritiek, belangrijk (maar niet kritiek) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de kritieke uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch relevant vonden.

 

Strategie voor zoeken en selecteren van literatuur

Er werd voor de afzonderlijke uitgangsvragen aan de hand van specifieke zoektermen gezocht naar gepubliceerde wetenschappelijke studies in (verschillende) elektronische databases. Tevens werd aanvullend gezocht naar studies aan de hand van de literatuurlijsten van de geselecteerde artikelen. In eerste instantie werd gezocht naar studies met de hoogste mate van bewijs. De werkgroepleden selecteerden de via de zoekactie gevonden artikelen op basis van vooraf opgestelde selectiecriteria. De geselecteerde artikelen werden gebruikt om de uitgangsvraag te beantwoorden. De databases waarin is gezocht, de zoekstrategie en de gehanteerde selectiecriteria zijn te vinden in de module met desbetreffende uitgangsvraag.

 

Kwaliteitsbeoordeling individuele studies

Individuele studies werden systematisch beoordeeld, op basis van op voorhand opgestelde methodologische kwaliteitscriteria, om zo het risico op vertekende studieresultaten (risk of bias) te kunnen inschatten. Deze beoordelingen kunt u vinden in de Risk of Bias (RoB) tabellen. De gebruikte RoB instrumenten zijn gevalideerde instrumenten die worden aanbevolen door de Cochrane Collaboration: AMSTAR - voor systematische reviews; Cochrane - voor gerandomiseerd gecontroleerd onderzoek; ACROBAT-NRS - voor observationeel onderzoek; QUADAS II - voor diagnostisch onderzoek.

 

Samenvatten van de literatuur

De relevante onderzoeksgegevens van alle geselecteerde artikelen werden overzichtelijk weergegeven in evidencetabellen. De belangrijkste bevindingen uit de literatuur werden beschreven in de samenvatting van de literatuur. Bij een voldoende aantal studies en overeenkomstigheid (homogeniteit) tussen de studies werden de gegevens ook kwantitatief samengevat (meta-analyse) met behulp van Review Manager 5.

 

Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs

A) Voor interventievragen (vragen over therapie of screening)

De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org/).

 

GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie (Schünemann, 2013).

 

GRADE

Definitie

Hoog

  • er is hoge zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt zoals vermeld in de literatuurconclusie;
  • het is zeer onwaarschijnlijk dat de literatuurconclusie verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Redelijk

  • er is redelijke zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt zoals vermeld in de literatuurconclusie;
  • het is mogelijk dat de conclusie verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Laag

  • er is lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt zoals vermeld in de literatuurconclusie;
  • er is een reële kans dat de conclusie verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Zeer laag

  • er is zeer lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt zoals vermeld in de literatuurconclusie;
  • de literatuurconclusie is zeer onzeker.

 

B) Voor vragen over diagnostische tests, schade of bijwerkingen, etiologie en prognose

De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd eveneens bepaald volgens de GRADE-methode: GRADE-diagnostiek voor diagnostische vragen (Schünemann, 2008) en een generieke GRADE-methode voor vragen over schade of bijwerkingen, etiologie en prognose. In de gehanteerde generieke GRADE-methode werden de basisprincipes van de GRADE-methodiek toegepast: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat en een beoordeling van bewijskracht op basis van de vijf GRADE-criteria (startpunt hoog; downgraden voor risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias).

 

Formuleren van de conclusies

Voor elke relevante uitkomstmaat werd het wetenschappelijk bewijs samengevat in een of meerdere literatuurconclusies waarbij het niveau van bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methodiek. De werkgroepleden maakten de balans op van elke interventie (overall conclusie). Bij het opmaken van de balans werden de gunstige en ongunstige effecten voor de patiënt afgewogen. De overall bewijskracht wordt bepaald door de laagste bewijskracht gevonden bij een van de kritieke uitkomstmaten. Bij complexe besluitvorming waarin naast de conclusies uit de systematische literatuuranalyse vele aanvullende argumenten (overwegingen) een rol spelen, werd afgezien van een overall conclusie. In dat geval werden de gunstige en ongunstige effecten van de interventies samen met alle aanvullende argumenten gewogen onder het kopje 'Overwegingen'.

 

Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)

Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals de expertise van de werkgroepleden, de waarden en voorkeuren van de patiënt (patient values and preferences), kosten, beschikbaarheid van voorzieningen en organisatorische zaken. Deze aspecten worden, voor zover geen onderdeel van de literatuursamenvatting, vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’.

 

Formuleren van aanbevelingen

De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk. De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen.

 

Randvoorwaarden (Organisatie van zorg)

In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de modules is expliciet rekening gehouden met de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, menskracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van een specifieke uitgangsvraag maken onderdeel uit van de overwegingen bij de bewuste uitgangsvraag. Meer algemene, overkoepelende, of bijkomende aspecten van de organisatie van zorg worden behandeld in de module Organisatie van zorg.

 

Kennislacunes

Tijdens de ontwikkeling van deze richtlijn is systematisch gezocht naar onderzoek waarvan de resultaten bijdragen aan een antwoord op de uitgangsvragen. Bij elke uitgangsvraag is door de werkgroep nagegaan of er (aanvullend) wetenschappelijk onderzoek gewenst is om de uitgangsvraag te kunnen beantwoorden. Een overzicht van de onderwerpen waarvoor (aanvullend) wetenschappelijk van belang wordt geacht, is als aanbeveling in de bijlage Kennislacunes beschreven.

 

Commentaar- en autorisatiefase

De conceptrichtlijn werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijn aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijn werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.

 

Literatuur

Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, et al. AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348.

Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwalitieit. https://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site/richtlijnontwikkeling.html

Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.

Schünemann HJ, Oxman AD, Brozek J, et al. Grading quality of evidence and strength of recommendations for diagnostic tests and strategies. BMJ. 2008;336(7653):1106-10. doi: 10.1136/bmj.39500.677199.AE. Erratum in: BMJ. 2008;336(7654). doi: 10.1136/bmj.a139. PubMed PMID: 18483053.

Ontwikkeling van Medisch Specialistische Richtlijnen: stappenplan. Kennisinstituut van Medisch Specialisten.

Volgende:
Geriatrisch assessment (GA)