Managing mobility outcomes in vulnerable seniors ( <i>MMOVeS</i> ): a randomized controlled pilot study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate feasibility and potential for efficacy of an individualized, exercise-focused, self-management program (i.e. Managing Mobility Outcomes In Vulnerable Seniors ( MMOVeS)), in comparison to exercise information in improving mobility after six months among seniors recently discharged from hospital. DESIGN: Randomized pilot study. SETTING: Two McGill University-teaching hospitals. SUBJECTS: Community dwelling seniors, aged 70 years and older, recently discharged from either participating hospitals. INTERVENTIONS: The physiotherapy-facilitated intervention consisted of (1) evaluation of mobility capacity, (2) setting short- and long-term goals, (3) delineation of an exercise treatment plan, (4) an educational booklet to enhance mobility self-management skills, and (5) six monthly telephone calls. Control group received a booklet with information on exercises targeting mobility limitations in seniors. MAIN MEASURES: Mobility, pain, and health status were assessed at baseline and at six months using multiple indicators drawn from Disabilities of the Arm, Shoulder, and Hand (DASH) Score, Lower Extremity Functional Scale (LEFS) and Short-Form (SF)-36. RESULTS: In all, 26 people were randomized to the intervention (mean age: 81 ± 8; 39% women), and 23 were randomized to the control (mean age: 79 ± 7; 33% women). The odds ratio for the mobility outcomes combined was 3.08 and the 95% confidence interval excluded 1 (1.65-5.77). The odds ratio for pain and health perception favored the MMOVeS group, but the 95% confidence interval included the null value. CONCLUSIONS: This feasibility study highlights the potential for efficacy of an individualized, exercise-focused, self-management program in comparison to exercise information in improving mobility outcome for seniors. Furthermore, a home-program combining self-management skills and exercise taught with minimal supervision prove to be feasible. Finally, data from this study can be used to estimate sample size for a confirmatory trial.
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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 | 0,039 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».