Predictors of falls and mortality among elderly adults with traumatic brain injury: A nationwide, population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elderly adults are at particular risk of sustaining a traumatic brain injury (TBI), and tend to suffer worse outcomes compared to other age groups. Falls are the leading cause of TBI among the elderly. METHODS: We examined nationwide trends in TBI hospitalizations among elderly adults (ages 65 and older) between April 2006 and March 2011 using a population-based database that is mandatory for all hospitals in Canada. Trends in admission rates were analyzed using linear regression. Predictors of falls and in-hospital mortality were identified using logistic regression. RESULTS: Between 2006 and 2011, there were 43,823 TBI hospitalizations resulting in 6,939 deaths among elderly adults in Canada. Over the five-year study period, the overall rate of TBI admissions increased by an average of 6% per year from 173.2 to 214.7 per 100,000, while the rate of fall-related TBI increased by 7% annually from 138.6 to 179.2 per 100,000. There were significant trends towards increasing age and comorbidity level (p<0.001 and p = 0.002). Advanced age, comorbidity, and injury severity were independent predictors of both TBI-related falls and mortality on multivariate analysis. CONCLUSION: Prevention efforts should be targeted towards vulnerable demographics including the "older old" (ages 85 and older) and those with multiple medical comorbidities. Additionally, hospitals and long-term care facilities should be prepared to manage the burgeoning population of older patients with more complex comorbidities.
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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) | 0,001 | 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 ».