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Enregistrement W2909876699 · doi:10.3934/medsci.2019.1.33

Older adults’ activity on a geriatric hospital unit: A behavioral mapping study

2019· article· en· W2909876699 sur OpenAlexafffund
Patrocinio Ariza‐Vega, Hattie Shu, Ruvini Amarasekera, Nicola Edwards, Marta Filipski, Dolores Langford, Kenneth Madden, Maureen C. Ashe

Notice bibliographique

RevueAIMS Medical Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésObservational studySittingMedicineVisitor patternDementiaActivities of daily livingGeriatricsUnit (ring theory)GerontologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyPsychologyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<em>Background:</em> Systematic reviews highlight a preponderance of prolonged sedentary behavior in the hospital setting, with possible consequences for patients’ health and mobility. To date, most of the published literature in this field focus on the hospital experience for older adults with dementia or stroke. Few data describe hospital activity patterns in specialized geriatric units for frail older adults, who are already at risk of spending prolonged periods of time sitting. Yet, promoting older adults’ activity throughout hospitalization, when possible, is an avenue for exploration to identify opportunities to encourage more daily functional activities, and minimize the risk of post-hospital syndrome. <em>Methods:</em> This was a two-part observational study to describe (1) the hospital indoor environment and (2) patients’ activity patterns (using behavioral mapping) within public areas of two hospital units. One combined-trained physiotherapist and occupational therapist recorded information on indoor environmental features for two acute geriatric hospital units, such as potential opportunities for sitting and walking (i.e., handrails, chairs, benches, etc.), and identified obstacles which may impede activity (i.e., food or laundry carts in hallways, etc.). The observer also systematically scanned these units every 15 minutes (8 am to 4 pm) over two days/unit (one weekday and one weekend day) using standard behavioral mapping methods. There were three to four observation stations identified on each unit to count the number of people who were present, distinguish their role (patient, visitor), approximate age, gender, and body position or activity (sitting, standing, walking). We did not enter patients’ rooms. We described units’ indoor environment, and observed activity for each unit. We used Chi square tests to compare differences in observations between units, day of the week, and gender. <em>Results:</em> For both units there were similar indoor environmental features, with the exception of the floorplans, number of beds, minor differences in flooring materials, and an additional destination room (two lounges attached to one unit). Both units had items such as laundry carts against walls in hallways, blocking handrails, when present. We observed between 46–86% (average 60%) of admitted patients in the public areas of hospital units, with variability depending on unit and day: More than half of the observations were of patients sitting. Approximately 20% of patients were observed more than once: This included five women and seven men. There were significant associations for gender and observations on weekdays (men &gt; women; Chi square = 17.01, <em>p</em> &lt; 0.0001), and weekend days (women &gt; men; Chi square = 6.11, <em>p</em> = 0.013). There were more visitor observations on Unit 2. <em>Conclusions:</em> These exploratory findings are an opportunity to, generate hypotheses for future testing, and act as a starting point to collaborate with front line clinicians to highlight the indoor environment’s role in promoting activity, and develop future strategies to safely introduce more activity into the acute care setting for older adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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