A population-based study of fall-related traumatic brain injury identified in older adults in hospital emergency departments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the population-based trends and factors associated with hospitalization of patients with traumatic brain injury (TBI) treated in the Emergency Department (ED) among those 65 years and older. The implications of these trends for neurosurgery and the broader society are discussed. METHOD: With a national, mandatory reporting system of ED visits, the authors used Poisson regression controlling for age and sex to analyze trends in fall-related TBI of those aged 65 years and older between 2002 and 2017. RESULTS: The overall rate of ED visits for TBI increased by 78%-from 689.51 per 100,000 (95% CI 676.5-702.8) to 1229 per 100,000 (95% CI 1215-1243) between 2002 and 2017. Females consistently experienced higher rates of fall-related TBI than did males. All age groups 65 years and older experienced significant increases in fall-related TBI rate over the study period; however, the highest rates occurred among the oldest individuals (90+ and 85-89 years). The hospital admission rate increased with age and Charlson Comorbidity Index. Males experienced both a higher admission rate and a greater percentage change in admission rate than females. CONCLUSIONS: Rates of ED visits for fall-related TBI, hospitalization, and in-ED mortality in those aged 65 years and older are increasing for both sexes. The increasing hospital admission rate is related to more advanced comorbidities, male sex, and increasing age. These findings have significant implications for neurosurgical resources; they emphasize that health professionals should work proactively with patients, families, and caregivers to clarify goals of care, and they also outline the need for more high-level and, preferably, randomized evidence to support outcomes-based decisions. Additionally, the findings highlight the urgent need for improved population-based measures for prevention in not only this age demographic but in younger ones, and the need for changes in the planning of health service delivery and long-term care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».