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Enregistrement W2994922540 · doi:10.1093/ageing/afz164.95

95 Associated Factors and Outcomes of Falls in Acute Elderly Inpatients

2019· article· en· W2994922540 sur OpenAlexaboutno aff
Carmen Spiegel, Diane Warren, Denise McCall, Kristine Berry, Tien K. Khoo

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDeliriumDementiaMedical recordCohortEmergency medicinePopulationIncident reportPediatricsDiseaseInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction It is thought that more than 1:3 individuals ≥65 years old fall at least once per year. With an increasing number of elderly inpatients in an ageing Australian population, falls prevention is now part of patient safety. We aimed to characterise associated factors of inpatient falls and patient outcomes in an acute medical ward in a regional hospital. Methodology Inpatient falls for a 12-month duration (January-December 2018) were identified through a mandatory incident reporting system. Identifiable cases were included in the study with medical records reviewed retrospectively to ascertain active medical issues. Individuals with recurrent falls in the same admission were only counted once. Statistical analyses were performed in cases which completed an Ontario Modified Stratify (Sydney Scoring) Falls Risk Screen (OMS) during admission. An OMS score of ≥9 was indicative of high falls risk (HFR). Active issues were categorised based on major diagnostic categories. Results A total of 77 falls occurred during the 12-month period. Fifty three events fulfilled criteria for further analyses. This comprised of 24 (45.3%) males and 29 (54.7%) females once recurrent fallers were accounted. The mean cohort age was 80.2 years (SD 13.6) with a mean OMS score of 14.3 (SD 8.6) whereby 63.0% were deemed HFR. The top six categories of active issues experienced in this group were history of fall(s) contributing to admission (47.2%), cognitive impairment/ delirium/ dementia (43.4%), infection (43.4%), significant orthopaedic/ rheumatological disorders (39.6%), ischaemic heart disease/ heart failure/ valvulopathy (34%) and hypertension (34%). Medical admission outcomes for inpatient fallers were as follows; 58.5% discharged, 22.6% transferred to subacute care, 3.8% interhospital transfer and 15.1% death. Conclusion Recommended cut-off scores for the OMS are likely suboptimal in multimorbid elderly acute medical inpatients. Based on the limited sample size, elderly inpatients who experienced in-hospital falls are at higher risk of mortality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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