Feasibility of Implementing an Exercise Program in a Geriatric Assessment Unit: the SPRINT Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An exercise program involving patients, caregivers, and professionals, entitled SPecific Retraining in INTerdisciplinarity (SPRINT), has been developed to prevent functional decline during hospitalization of older patients. GOAL: Assess the feasibility of implementing SPRINT in the context of a Geriatric Assessment Unit (GAU). METHODS: GAU's health-care professionals were instructed with the SPRINT. All new patients were evaluated by a physiotherapist shortly after admission to validate the eligibility criteria and allocation category of exercises. Questionnaires on physical activities were filled out by professionals, patients, and caregivers at baseline and after intervention. Quantitative and qualitative information was collected on adherence to the program. RESULTS: SPRINT was applied to 19 of the 50 patients admitted during the three-month pilot study. A daily average of one exercise session per patient was performed, most frequently with a nurse (37%), physician (20%), care attendant (13%) or by the patient alone (22%). The caregivers participated only 4% of the time. Barriers and facilitators in applying SPRINT have been identified. CONCLUSIONS: SPRINT appears relevant and applicable within GAUs. Future studies should be conducted to assess its safety and effectiveness in preventing hospital-related functional decline.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».