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Enregistrement W2140706205 · doi:10.1503/cmaj.150085

Effect of older age on treatment decisions and outcomes among patients with traumatic spinal cord injury

2015· article· en· W2140706205 sur OpenAlexafffundvenue
Henry Ahn, Christopher S. Bailey, Carly S. Rivers, Vanessa K. Noonan, Eve C. Tsai, Daryl R. Fourney, Najmedden Attabib, Brian K. Kwon, Sean Christie, Michael G. Fehlings, Joel Finkelstein, R. John Hurlbert, Andrea Townson, Stefan Parent, Brian Drew, Jason Chen, Marcel F. Dvorak

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryOttawa HospitalUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversitySt. Paul's HospitalDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanPraxis Spinal Cord InstituteWestern University
Organismes subventionnairesAOSpineWestern Economic Diversification CanadaDePuy Synthes SpineHealth CanadaRick Hansen InstituteBioClinica
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryRehabilitationCohortInjury Severity ScoreAcute careAbbreviated Injury ScaleRetrospective cohort studyCohort studyPoison controlInjury preventionPhysical therapySpinal cordInternal medicineEmergency medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older people are at increased risk of traumatic spinal cord injury from falls. We evaluated the impact of older age (≥ 70 yr) on treatment decisions and outcomes. METHODS: We identified patients with traumatic spinal cord injury for whom consent and detailed data were available from among patients recruited (2004-2013) at any of the 31 acute care and rehabilitation hospitals participating in the Rick Hansen Spinal Cord Injury Registry. Patients were assessed by age group (< 70 v. ≥ 70 yr). The primary outcome was the rate of acute surgical treatment. We used bivariate and multivariate regression models to assess patient and injury-related factors associated with receiving surgical treatment and with the timing of surgery after arrival to a participating centre. RESULTS: Of the 1440 patients included in our study cohort, 167 (11.6%) were 70 years or older at the time of injury. Older patients were more likely than younger patients to be injured by falling (83.1% v. 37.4%; p < 0.001), to have a cervical injury (78.0% v. 61.6%; p = 0.001), to have less severe injuries on admission (American Spinal Injury Association Impairment Scale grade C or D: 70.5% v. 46.9%; p < 0.001), to have a longer stay in an acute care hospital (median 35 v. 28 d; p < 0.005) and to have a higher in-hospital mortality (4.2% v. 0.6%; p < 0.001). Multivariate analysis did not show that age of 70 years or more at injury was associated with a decreased likelihood of surgical treatment (adjusted odds ratio [OR] 0.48, 95% confidence interval [CI] 0.22-1.07). An unplanned sensitivity analysis with different age thresholds showed that a threshold of 65 years was associated with a decreased chance of surgical treatment (OR 0.39, 95% CI 0.19-0.80). Older patients who underwent surgical treatment had a significantly longer wait time from admission to surgery than younger patients (37 v. 19 h; p < 0.001). INTERPRETATION: We found chronological age to be a factor influencing treatment decisions but not at the 70-year age threshold that we had hypothesized. Older patients waited longer for surgery and had a substantially higher in-hospital mortality despite having less severe injuries than younger patients. Further research into the link between treatment delays and outcomes among older patients could inform surgical guideline development.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,336 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations70
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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