Return to the ED and hospitalisation following minor injuries among older persons treated in the emergency department: predictors among independent seniors within 6 months
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: minor traumatic injuries among independent older people have received little attention to date, but increasingly the impact of such injuries is being recognised. OBJECTIVES: we assessed the frequency and predictors of acute health care use, defined as return to the emergency department (ED) or hospitalisation. STUDY DESIGN: national multicentre prospective observational study. SETTING: eight Canadian teaching EDs between April 2009 and April 2013. PARTICIPANTS: a total of 1,568 patients aged 65-100 years, independent in basic activities of daily living, discharged from ED following a minor traumatic injury. METHODS: trained assessors measured baseline data including demographics, functional status, cognition, comorbidities, frailty and injury severity. We then conducted follow-up telephone interviews at 6 months to assess subsequent acute health care use. We used log-binomial regression analyses to identify predictors of acute health care use, and reported relative risks and 95% CIs. RESULTS: participants' mean age was 77.0, 66.4% female, and their injuries included contusions (43.5%), lacerations (25.1%) and fractures (25.4%). The cumulative rate of acute health care use by 6 months post-injury was 21.5% (95% CI: 19.0-24.3%). The strongest predictors of acute health care use within 6 months were cognitive impairment, RR = 1.6 (95% IC: 1.2-2.1) and the mechanism of injury including pedestrian struck or recreational injuries, RR = 1.6 (95% CI 1.2-2.2). CONCLUSIONS: among independent community living older persons with a minor injury, cognitive impairment and mechanism of injury were independent risk factors for acute healthcare use. Future studies should look at whether tailored discharge planning can reduce the need for acute health care use.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».