Hearing and Cognitive Impairments Increase the Risk of Long-term Care Admissions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The objective of the study was to understand how sensory impairments, alone or in combination with cognitive impairment (CI), relate to long-term care (LTC) admissions. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This retrospective cohort study used existing information from two interRAI assessments; the Resident Assessment Instrument for Home Care (RAI-HC) and the Minimum Data Set 2.0 (MDS 2.0), which were linked at the individual level for 371,696 unique individuals aged 65+ years. The exposure variables of interest included hearing impairment (HI), vision impairment (VI) and dual sensory impairment (DSI) ascertained at participants' most recent RAI-HC assessment. The main outcome was admission to LTC. Survival analysis, using Cox proportional hazards regression models and Kaplan-Meier curves, was used to identify risk factors associated with LTC admissions. Observations were censored if they remained in home care, died or were discharged somewhere other than to LTC. RESULTS: = 0.20). The main risk factor for LTC admission was a diagnosis of Alzheimer's dementia (HR = 1.87; CI: 1.83, 1.90). A significant interaction between HI and CI was found, whereby individuals with HI but no CI had a slightly faster time to admission (40.5 months; HR = 1.14) versus clients with both HI and CI (44.9 months; HR = 2.11). DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Although CI increases the risk of LTC admission, HI is also important, making it is imperative to continue to screen for sensory issues among older home care clients.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».