Loss of health related quality of life following low-trauma fractures in the elderly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To estimate the long-term change in health related quality of life (HRQoL) following low-trauma fractures among individuals receiving home care (HC) services or living in long-term care (LTC) facilities using linked healthcare administrative data from Ontario, Canada. METHODS: HRQoL was estimated using the Health Utility Index (HUI-2) with the InterRai Minimum Data Set (MDS), a mandatory questionnaire for LTC and HC in the province of Ontario (population 14 million). The HUI-2, a validated HRQoL instrument, allows the calculation of health utility where 0 represents death and 1 the best imaginable health state. For reference, the HUI-2 utility value for Canadians aged 80-84 years is 0.61 and the minimal clinically important difference is 0.03. The MDS was linked to Ontario acute care databases for fiscal years 2007-2011 to identify low-trauma fractures using ICD-10-CA codes. Regression models were used to identify predictors of change in HRQoL from pre-fracture levels to 3 years post fracture for several populations. Low-trauma fractures included hip, humerus, vertebral, wrist, multiple and other. RESULTS: Twenty-three thousand six-hundred fifty-five unique patients with low-trauma fractures were identified with pre- and post-fracture HRQoL assessments, of which 5057 individuals had at least 3 years of follow-up. Compared to patients receiving HC services (N = 3303), individuals residing in LTC (N = 1754) were older, taking more medications, and had more comorbidities. LTC patients had more hip fractures (49 % of total versus 29 %). For all fracture types, HRQoL decreased immediately following fracture. Although levels rebounded after the first month, HRQoL up to 36 months never returned to pre-fracture levels even for non-hip fracture. For both HC and LTC cohorts, clinically important and statistically significant decreases in HUI-2 utility scores were observed 36 months post fracture. Of the 6 HUI-2 domains, mobility had the largest impact on change in HRQoL. Regression analysis indicated that living with a musculoskeletal disorder or a neurological condition and living in LTC were associated with greater decrements in utility following a fracture. CONCLUSIONS: Based on the analysis of one of the largest studies on HRQoL to date, among individuals living in LTC facilities or receiving HC services, fractures have a significant permanent impact on HRQoL up to 3 years following fracture.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».