The Pronounced Impact of Hip Fractures on Psychosocial Well-being
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are little data on the psychosocial well-being of hip fracture patients. Previous studies lacked a control group to isolate the impact of hip fractures from general aging. We sought to overcome these limitations and quantify the impact of hip fractures on psychosocial well-being. METHODS: We identified a cohort 65 years and older patients who were driving and mobile from the National Health and Aging Trends Study. Participants with exactly one hip fracture between 2011 and 2017 were isolated, and their outcomes an after hip fracture were compared with control subjects via multivariate logistic regression. RESULTS: Hip fracture patients reported a notable decrease in driving frequency and mobility in the first year after fracture, along with an increase in depressive symptomatology and decreased participation in activities. Measures of mobility and activities among survivors returned to peer group levels within 2 years. A larger social network was associated with improved outcomes. DISCUSSION: Hip fracture survivors experience notable declines in function and well-being in the first year after a hip fracture compared with peers. Although mortality is high, surviving patients experience measurable gains in function and well-being in the 3 years after the fracture. These data aid surgeons in counseling families and patients after hip fracture. LEVEL OF EVIDENCE: Level I-prognostic study: inception cohort study. STUDY DESIGN: Prospective-patients enrolled at a uniform point in course of disease and followed over time.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».