[Management and orientation of geriatric patients admitted to emergencies for a fall: results of the French prospective OREGoN cohort study].
Notice bibliographique
Résumé
Falls in older adults are a frequent reason for admission to the emergency department, associated with greater morbidity and mortality risks, and justify specialized geriatric expertise. Our objective was to determine i) the number of older fallers admitted to the emergency department for a serious fall, and ii) the proportion of those who were referred to a geriatrician in the following 12 months. METHODS: We included all patients aged 75 and over admitted to the emergency department of the University hospital of Angers, France, for a fall between 1st October and 1st November 2015. The consensual criteria proposed by the French national authority for health (2009) were used to define serious falls. RESULTS: Of the 214 older fallers admitted to the emergency department, 213 (99.5%) had at least one severity criterion for the fall. Only 40 older patients (18.7%) were referred to a geriatrician during the following 12 months. They exhibited more frequently a post-fall syndrome (p=0.007), more than 3 fall risk factors (p <0.001), and took more often an anticoagulant (p=0.032) than those who had not been referred to a geriatrician. CONCLUSIONS: Although almost all older fallers admitted to the emergency room had experienced a serious fall, only a minority of them received a geriatric assessment in the following year.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».