Early predictors of discharge to home among severely injured geriatric patients: A single-system retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Injured geriatric patients experience significant functional decline during their hospitalization, limiting their ability to be discharged home which is a valuable outcome among this vulnerable population. We therefore sought to evaluate the clinical characteristics of injured elderly patients managed within our trauma system and identify early predictors for discharge to home. Methods In this single-system retrospective cohort study, we evaluated significantly injured (Injury Severity Score ≥12) geriatric (age ≥65 y) patients admitted from Northern Alberta between 2011 and 2016. The primary outcome was discharge disposition to home. Data was analyzed with descriptive statistics, and univariable and multivariable logistic regression modelling. P values less than 0.05 were considered statistically significant. Results We identified 1548 patients with a median age of 77. Falls accounted for 47% of injuries with median injury severity score of 22; 47% of patients were discharged home with a median hospital length of stay of 8 days. All-cause in-hospital mortality was 19%. On multivariable regression, age, injury severity score, heart rate, systolic blood pressure, and Glasgow Coma Score were independent predictors for discharge home, as well as hospital and intensive care unit length of stay. Conclusion Nearly half of severely injured geriatric trauma patients were discharged home. The identified predictors provide clues to disposition on admission that trauma providers may use to guide in-hospital care planning, disposition planning, and stimulate early goals of care discussions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».