Relationship between frailty and discharge outcomes in subacute care
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine whether level of frailty can predict length of stay, discharge destination, level of participation in physiotherapy, and degree of physical improvement with physiotherapy in older, subacute hospital patients. METHOD: The Edmonton Frail Scale (EFS) was administered to 75 older people in a subacute hospital setting. Relationships between EFS score and a range of other measures, including participation in physiotherapy, Elderly Mobility Scale, discharge destination and length of stay, were examined. RESULTS: Level of frailty did not predict length of stay (rho=-0.13, P=0.24), discharge destination (t=-1.32, P=0.19), raw change on the Elderly Mobility Scale (rho=0.06, P=0.61) or rate of change on the Elderly Mobility Scale (r=-0.001, P=0.98). In addition, participants with a high level of frailty were more likely to achieve a satisfactory level of participation in physiotherapy sessions than those with low frailty (OR 1.43, P=0.02). CONCLUSION: Level of frailty measured with the EFS was not a useful predictor of rehabilitation and discharge outcomes for older people in subacute care. These results do not support the routine use of the EFS to measure frailty in subacute care. WHAT IS KNOWN ABOUT THIS TOPIC? In a community-dwelling population, level of frailty has been found to predict poor outcomes from surgery, falls, fractures, disability, need for residential care and mortality. However, little is known about the impacts of frailty in a subacute setting, nor how frailty could best be measured in this setting. WHAT DOES THIS PAPER ADD? The use of the EFS as a predictive tool was not supported by the results of this exploratory study. WHAT ARE THE IMPLICATIONS FOR PRACTITIONERS? Alternative frailty measures may be more suitable than the EFS for patients in a subacute setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».