DELAYED MOBILIZATION AND LENGTH OF STAY IN ELDERLY SURGICAL PATIENTS: PROSPECTIVE COHORT STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Surgical admissions are increasing in older and frailer patients, who are vulnerable to post-operative morbidity and mortality. Early post-operative mobilization may reduce adverse events and length of stay (LOS), but little is actually known about the impact of delayed mobility. Therefore, we assessed the independent association of delayed mobilization with LOS in elderly surgical patients. Overall, 306 consecutive survivors of emergent abdominal surgery aged ≥65y who required help with <3 activities of daily living were prospectively enrolled at 2 tertiary-care Canadian hospitals. Time until post-operative mobilization (out of bed) was attained from hospital records and a priori defined as ‘delayed’ (≥36h) or ‘early’ (<36h) and analyzed with multivariable negative binomial regression. Mean age was 76 ± 7.7 years, 45% were women, and 22% were frail according to the Clinical Frailty Scale. Gallstones (23%), intestinal obstructions (21%), and herniae (17%) were the most performed surgeries. Median time to post-operative mobilization was 19h (interquartile range [IQR] 9–35) and median LOS was 9 days (IQR 6–14). One-quarter (n=74) of patients had delayed mobilization, which was associated with much longer median LOS vs early mobilization (14 days [IQR 10–28] vs 7 days [IQR 5–11] p<0.001). After multivariable adjustment, delayed mobilization was still independently associated with longer LOS (adjusted ratio 1.25, 95%CI 1.05–1.44, p=0.03). Additionally, delayed mobilization was associated with greater use of homecare (p=0.1) and discharge to higher levels of care (p=0.02). Potentially preventable delays in mobilization following surgery frequently occur in elderly patients and are associated with 25% longer LOS and more complex discharge transitions.
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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 ».