81 * GAIT VELOCITY IN A COGNITIVELY IMPAIRED POPULATION DURING AN ACUTE HOSPITAL ADMISSION
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Gait velocity (Gvel) is predictive of survival in adults, reflective of health and functional status and assists treatment planning for clinicians (Studenski et al, 2011 JAMA). Gvel has been shown to improve during short inpatient episodes (Braden et al 2012 JGPT) however research designs often exclude patients with cognitive impairment (CI). Our aims were to determine whether Gvel measurement is feasible in patients with CI admitted acutely to an OPU and to identify differences in GVel between patients with and without CI. Method: We retrospectively reviewed the records of patients (n = 103) admitted to our 84 bedded unit between July and August 2012. Specifically we captured episode cognitive status, length of stay (LOS) and 6m GVel (admission and discharge). Cut-offs of cognitive measures enabled division of our sample into those with and without CI. Results: Complete data was captured for 63 (61%) patients (Table 1). 49,(78%) patients were interpreted to be experiencing CI. Clinicians reported no meaningful time difference or adverse incidents when measuring Gvel in cognitively impaired individuals. There were no significant differences between groups in Gvel performances or change, nor in age, LOS or acuity (Table 2). Mean Gvel increased significantly within groups between admission and discharge (Table 3) although of doubtful clinical meaning (<0.1m.sec−1). Mean Gvel at discharge remained consistently slow (≤0.4m.sec−1). General Characteristics Values: mean (SD) unless otherwise stated Comparisons between groups *2 tailed Mann-Whitney U Test Comparison within groups * 2 tailed paired t-test. Conclusions: It was feasible to measure GVel using existing protocols with CI patients. Our patients are discharged with velocities slower than 0.6m.sec−1 which is considered abnormally slow and is associated with declines in functional independence. This has implications for rehabilitation in the community. Literature suggests a meaningful change in GVel of 0.1m.sec−1, which was not achieved in either group. However velocity improvements were higher in the non-impaired group. This might have implications for more tailored physical therapy for patients with CI and warrants further study.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».