Individuals with neurological diseases are at increased risk of fractures within 180 days of admission to long-term care in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals residing in long-term care (LTC) are more likely to have a fragility fracture than community-dwelling seniors. The purpose of this study was to determine whether the presence of neurological diseases was associated with an increased risk of fracture within 180 days of admission to LTC. METHODS: This retrospective cohort study used data collected in the LTC setting using the Resident Assessment Instrument (RAI) 2.0 during the period from 2006 to 2011 (N=42,089). Multivariable logistic regression analyses were conducted to determine the associations between the presence of neurological conditions and incident fractures, with and without adjustment for clinical variables. RESULTS: The incident fracture rate for all LTC residents was 2.6% (N=1,094). Neurological condition group size ranged from n=21,015 for Alzheimer's disease or related dementias (ADRD) to n=21 for muscular dystrophy (MD). The incidence of fracture among residents with specific neurological diseases was as follows: ADRD, 3.2% (n=672), MD, 4.8% (n=1), Parkinson's disease, 2.5% (n=57), stroke, 2.3% (n=166), epilepsy, 2.5% (n=38), Huntington's disease, 1.4% (n=1), multiple sclerosis, 0.3% (n=1) and traumatic brain injury, 3.8% (n=11); among the comparison group with no neurological conditions, the fracture rate was 2.0% (n=366). The neurological diseases that were associated with a significantly greater odds of having an incident fracture in the first 180 days of LTC admission were as follows: ADRD (1.3; 95% CI: 1.1-1.5), epilepsy (1.5; 95% CI: 1.0-2.1) and traumatic brain injury (2.7; 95% CI: 1.4-5.0). CONCLUSION: LTC residents with ADRD, epilepsy and traumatic brain injury are at a higher risk for sustaining an incident fracture in the first 180 days of admission and should be considered for fracture prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».