Recovery of Function Following a Hip Fracture in Geriatric Ambulatory Persons Living in Nursing Homes: Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure 1-year post-hip fracture functional recovery, health-related quality of life (HRQL), and mortality in nursing home residents. DESIGN: Prospective longitudinal cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: Ambulatory nursing home residents with or without impaired cognition consecutively admitted with hip fracture to three Canadian tertiary-care hospitals from March 2008 through November 2009. MEASUREMENTS: Participants or proxy respondents completed the Functional Independence Measure Motor score (FIM(motor) ) and EuroQol5D index score (EQ-5D(index) ) in the hospital (prefracture status) and 3, 6, and 12 months after fracture. Complications over the first postfracture year were also ascertained; the primary outcome was functional recovery (change in FIM(motor) score). RESULTS: Of 92 eligible participants, 60 (64%) were enrolled. The mean age was 86.9 ± 8.1, 42 (70%) were female, and 45 (75%) had three or more comorbidities. Forty-three (72%) walked independently with or without aids before fracture. By 12 months, 27 (45%) participants had died, and 10 (17%) had withdrawn. Of the remaining 23 participants, functional status according to FIM(motor) score dropped substantially and significantly after the fracture (3 months, 34.0 ± 19.7; 6 months, 33.2 ± 19.7; 12 months, 32.0 ± 20.0; P < .001 from a baseline FIM(motor) score of 50.1 ± 16.1). By 12 months after the fracture, only eight (35%) were walking independently, and 11 (48%) were no longer ambulatory. HRQL according to the EQ-5D(index) also decreased significantly (P = .003), from 0.62 ± 0.20 before fracture to 0.42 ± 0.30 by 12 months after fracture. CONCLUSION: Hip fracture for nursing home residents was associated with substantial loss of functional independence, ambulation, and HRQL. Little recovery was evident after the first 3 months; there was almost 50% mortality within 12 months.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».