Timed Up and Go predicts functional decline in older patients presenting to the emergency department following minor trauma
Notice bibliographique
Résumé
Background: there is no standardised test for assessing mobility in the Emergency Department (ED). Objective: we wished to evaluate the relationship between the Timed Up and Go (TUG) and frailty, functional decline and falls in community dwelling elders that present to the ED following minor trauma. Methods: this was a secondary analysis of a prospective cohort study conducted at eight Canadian hospitals. Evaluations included: TUG; Study of Osteoporotic Fractures Frailty Index; Older American Resources and Service Functional Scale; and self-reported falls. Of note, 3- and 6-month follow-up was conducted. Generalised linear model with log-binomial distribution was utilised. Relative risks (RR) and 95% CI were calculated. Results: TUG scores were available for 911/2918 patients, mean age 76.2 (SD 7.8) and 57.9% female. There was an association between TUG scores and frailty (P < 0.05) and functional decline at 3 (P < 0.05) and 6 (P < 0.05) months but not self-reported falls. For TUG scores 10-19 seconds, 20-29 seconds and ≥30 seconds, respectively: (i) frailty RR (95% CI): 1.8 (1.3-2.4), 3.0 (2.2-4.2) and 3.7 (2.6-5.1); (ii) functional decline RR (95% CI): 2.7 (1.1-6.4), 5.5 (2.1-14.3) and 8.9 (3.0-25.8); (iii) falls RR (95% CI): 0.9 (0.5-1.5), 1.3 (0.6-2.5) and 1.1 (0.4-3.5). Conclusion: in community dwelling elders presenting to the ED following minor trauma, TUG scores were associated with frailty and strongly associated with functional decline at 3 and 6 months post injury. TUG scores were not associated with self-reported falls. Use of the TUG in the ED will help identify frail patients at risk of functional decline.
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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 ».