How can we improve targeting of frail elderly patients to a geriatric day-hospital rehabilitation program?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The optimal patient selection of frail elderly persons undergoing rehabilitation in Geriatric Day Hospital (GDH) programs remains uncertain. This study was done to identify potential predictors of rehabilitation outcomes for these patients. METHODS: This study is a retrospective cohort analysis of patients admitted to the rehabilitation program of our GDH, in Montreal, Canada, over a five year period. The measures considered were: Barthel Index, Older Americans Resources and Services, Folstein Mini Mental Status Exam, Timed Up & Go (TUG), 6-minute walk test (6 MWT), Gait speed, Berg Balance, grip strength and the European Quality of life - 5 Dimensions. Successful improvement with rehabilitation was defined as improvement in three or more tests of physical function. Logistic regression analysis using the Bayesian Information Criterion (BIC) was employed to select the optimal model for making predictions of rehabilitation success. RESULTS: A total of 335 patients were studied, but only 233 patients had a complete data set suitable for the predictive model. Average age was 81 years and patients attended the GDH an average of 24 visits. Significant changes were found in several measures of physical performance for many patients ranging from improved gait speed in 21.3% to improved TUG in 62.7% of the cohort. Fifty-eight percent of patients attained successful improvement with rehabilitation by our criteria. This group was characterized by lower test scores on admission. Using BIC, the best predictor model was the 6 MWT [OR: 0.994 per meter walked (95% CI: 0.990-0.997)]. CONCLUSIONS: The GDH rehabilitation program is effective in improving patients' physical performance. Although no single measure was found to be sufficiently predictive to help target candidates appropriately, the 6 MWT showed a trend to significance. Further research will be done to elucidate the utility of a composite 'rehab appropriateness index' and the role of International Classification of Function concepts for targeting frail elderly to GDH rehabilitation services.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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 ».