Comprehensive Geriatric Care to Improve Mobility after Hip Fracture: An RCT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comprehensive geriatric care (CGC) for older adults during hospitalization for hip fracture can improve mobility, but it is unclear whether CGC delivered after a return to community living improves mobility compared with usual post-discharge care. OBJECTIVE: To determine if an outpatient clinic-based CGC regime in the first year after hip fracture improved mobility performance at 12 months. METHODS: A two-arm, 1:1 parallel group, pragmatic, single-blind, single-center, randomized controlled trial at 3 hospitals in Vancouver, BC, Canada. Participants were community-dwelling adults, aged ≥65 years, with a hip fracture in the previous 3-12 months, who had no dementia and walked ≥10 m before the fracture occurred. Target enrollment was 130 participants. Clinic-based CGC was delivered by a geriatrician, physiotherapist, and occupational therapist. Primary outcome was the Short Physical Performance Battery (SPPB; 0-12) at 12 months. RESULTS: We randomized 53/313 eligible participants with a mean (SD) age of 79.7 (7.9) years to intervention (n = 26) and usual care (UC, n = 27), and 49/53 (92%) completed the study. Mean 12-month (SD) SPPB scores in the intervention and UC groups were 9.08 (3.03) and 8.24 (2.44). The between-group difference was 0.9 (95% CI -0.3 to 2.0, p = 0.13). Adverse events were similar in the 2 groups. CONCLUSION: The small sample size of less than half our recruitment target precludes definitive conclusions about the effect of our intervention. However, our results are consistent with similar studies on this population and intervention.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».