Relationship between restraint use, engagement in social activity, and decline in cognitive status among residents newly admitted to long‐term care facilities
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Declining cognitive function can negatively affect residents' quality of life (QOL) in long-term care facilities (LTCFs). The present study examined the role of physical restraint use, use of antipsychotic medications, and engagement in social activities to affect change in cognitive status and drive cognitive decline among residents newly admitted to a LTCF. METHODS: Secondary data analysis used interRAI Minimum Data Set 2.0 data gathered at admission and first follow-up assessment (n = 111,052). The interRAI Minimum Data Set 2.0 collects comprehensive information as part of regular clinical care, and is mandated for all LTCF in Ontario, Canada. Bivariate and logistic regression analyses investigated the roles of physical restraint use, antipsychotic medication use and social engagement affecting cognition, and were stratified based on the presence/absence of diagnosis of dementia. RESULTS: At follow up, 16.1% of residents (n = 16 414) showed decline in cognition. Residents with one or more physical restraints (chair, trunk and limb) were at increased risk for cognitive decline evidenced among residents with and without a diagnosis of dementia. Antipsychotic medication use did not emerge as a strong predictor of cognitive decline. Social engagement was protective against cognitive decline, and more pronounced for residents without a diagnosis of dementia. CONCLUSION: Physical restraint use should be avoided, or used as a last resort. LTCFs should prioritize resident engagement in social activities in either formal activities or ad hoc, as soon as possible on entry to the LTCFs. Prioritizing social networks and greater participation in activities might decrease the risk for cognitive decline, thereby improving or maintaining resident quality of life. Geriatr Gerontol Int 2017; 17: 246-255.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».