National survey of family physicians to define functional decline in elderly patients with minor trauma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Failing to assess elderly patients for functional decline at the time around a minor injury may result in adverse health outcomes. This study was conducted to define what constitutes clinically significant functional decline and the sensitivity required for a clinical decision instrument to identify such functional decline after an injury in previously independent elderly patients. METHODS: After a thorough development process, a survey questionnaire was administered to a random sample of 178 family physicians. The surveys were distributed using a modified Dillman technique. RESULTS: From 143 eligible surveys, we received 67 completed surveys (response rate, 46.9 %). Respondents indicated that a drop of at least 3 points on the 28-point Older Americans Resources and Services (OARS) ADL Scale was considered clinically significant by 90 % of physicians. Ninety percent (90 %) of physicians would be satisfied with a sensitivity of 90 % or more for a clinical decision instrument to detect patients at risk of functional decline at 6 months following an injury. The majority of family physicians do not routinely assess the majority of the tasks on the OARS scale for injured elderly patients. CONCLUSIONS: A high proportion of physicians (90 %) would consider a drop of 3 points on the OARS ADL Scale as significant to define functional decline and would be satisfied with a sensitivity of 90 % for a clinical decision instrument to detect such a decline. Any instrument to identify patients at elevated risk for subsequent decline should consider these outcome measures to be clinically useful.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».