Characteristics and Incidence of Traumatic Brain Injury in Older Adults Using Home Care in Ontario from 2003–2013
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesDescribe the characteristics and determine the annual cumulative incidence of traumatic brain injury (TBI) in older adults receiving home care in Ontario from 2003 to 2013.MethodsA retrospective cohort study of longitudinal data from the Ontario Association of Community Care Access Centers (N = 554,313). TBI, demographic variables, depression, neurological conditions, and recent falls were measured from the Resident Assessment Instrument–Home Care. Comparisons were made between service users with and without TBI using odds ratios. Standardized incidence rates were calculated and the 10-year trend of annual cumulative incidence rates was examined.ResultsCharacteristics associated with TBI: male sex (OR: 1.54), aboriginal origin (OR: 1.98), increasing age (low of OR: 1.22, in 70–74 years; high of OR: 2.31, in 90 years and older; comparison 65–69 years), being widowed (OR: 1.59), having one or more falls (OR: 2.31), the use of antidepressants (OR: 1.49) and the presence of depression (OR: 1.57), dementia (OR: 1.65), hemiplegia (OR: 4.34), multiple sclerosis (OR: 3.19) or parkinsonism (OR: 1.22). TBI incidence was significantly higher than rates previously reported in the literature. There was no change in the overall annual cumulative incidence over the 10-year period (p = .13).ConclusionsCertain demographic characteristics, neurological diseases, antidepressant use, and a recent fall are associated with TBI. Incidence of TBI is higher than previous estimates and the overall incidence is not changing over time. These results can be used to improve care of the elderly and to generate hypotheses for future research regarding TBI in the home care setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».