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Enregistrement W1968184494 · doi:10.1111/acem.12353

Geriatric Syndromes Predict Postdischarge Outcomes Among Older Emergency Department Patients: Findings From the interRAI Multinational Emergency Department Study

2014· article· en· W1968184494 sur OpenAlexafffundabout
Andrew P. Costa, John P. Hirdes, George Heckman, Aparajit Ballav Dey, Pálmi V. Jónsson, Prabha Lakhan, Gunnar Ljunggren, Katrin Singler, Fredrik Sjöstrand, Walter Swoboda, Nathalie Wellens, Len Gray

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEmergency departmentContext (archaeology)Emergency medicineLogistic regressionOdds ratioPsychological interventionProspective cohort studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Identifying older emergency department (ED) patients with clinical features associated with adverse postdischarge outcomes may lead to improved clinical reasoning and better targeting for preventative interventions. Previous studies have used single-country samples to identify limited sets of determinants for a limited number of proxy outcomes. The objective of this study was to identify and compare geriatric syndromes that influence the probability of postdischarge outcomes among older ED patients from a multinational context. METHODS: A multinational prospective cohort study of ED patients aged 75 years or older was conducted. A total of 13 ED sites from Australia, Belgium, Canada, Germany, Iceland, India, and Sweden participated. Patients who were expected to die within 24 hours or did not speak the native language were excluded. Of the 2,475 patients approached for inclusion, 2,282 (92.2%) were enrolled. Patients were assessed at ED admission with the interRAI ED Contact Assessment, a geriatric ED assessment. Outcomes were examined for patients admitted to a hospital ward (62.9%, n=1,436) or discharged to a community setting (34.0%, n=775) after an ED visit. Overall, 3% of patients were lost to follow-up. Hospital length of stay (LOS) and discharge to higher level of care was recorded for patients admitted to a hospital ward. Any ED or hospital use within 28 days of discharge was recorded for patients discharged to a community setting. Unadjusted and adjusted odds ratios (ORs) were used to describe determinants using standard and multilevel logistic regression. RESULTS: A multi-country model including living alone (OR=1.78, p≤0.01), informal caregiver distress (OR=1.69, p=0.02), deficits in ambulation (OR=1.94, p≤0.01), poor self-report (OR = 1.84, p≤0.01), and traumatic injury (OR=2.18, p≤0.01) best described older patients at risk of longer hospital lengths of stay. A model including recent ED visits (OR=2.10, p≤0.01), baseline functional impairment (OR=1.68, p≤0.01), and anhedonia (OR=1.73, p≤0.01) best described older patients at risk of proximate repeat hospital use. A sufficiently accurate and generalizable model to describe the risk of discharge to higher levels of care among admitted patients was not achieved. CONCLUSIONS: Despite markedly different health care systems, the probability of long hospital lengths of stay and repeat hospital use among older ED patients is detectable at the multinational level with moderate accuracy. This study demonstrates the potential utility of incorporating common geriatric clinical features in routine clinical examination and disposition planning for older patients in EDs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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