Frailty affects the initial treatment response and time to recovery of mobility in acutely ill older adults admitted to hospital
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: to investigate how frailty and mobility impairment affect recovery of balance and mobility in acutely ill older patients. Design: secondary analysis of cohort study. Setting: general and geriatric medicine inpatient units, QEII Health Sciences Centre, Dalhousie University, Canada. Subjects: four hundred and nine older adults (mean age = 81 ± 7 standard deviation, 64% women). Methods: we constructed a frailty index based on a comprehensive geriatric assessment (FI-CGA), at baseline (2 weeks before admission; mean 0.31 ± 0.10), and on admission (mean 0.40 ± 0.10), and recorded Hierarchical Assessment of Balance and Mobility (HABAM) scores daily. Recovery was measured as the difference in HABAM scores between discharge and admission. Results: the odds of no or incomplete recovery increased by 1.06 (95% confidence interval: 1.01-1.11) for each 0.1 increment in the baseline FI-CGA. Recovery odds were similarly dependent on age, but independent of baseline HABAM scores. Recovery time was related to Day 1 HABAM scores, initial treatment response and change in the FI-CGA from baseline to admission (r = 0.35, P < 0.001). Recovery time was independent of age. Patients whose mobility improved within 48 h (n = 113; 28%) showed greater improvement and quicker recovery. Conclusions: frailer patients are at a greater risk of incomplete or lengthier recovery from impaired mobility and balance. Tracking mobility and balance might help providers, patients and families understand the course of acute illness in older adults.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».