MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3136733115 · doi:10.1186/s12877-021-02083-3

Early mobility after fragility hip fracture: a mixed methods embedded case study

2021· article· en· W3136733115 sur OpenAlexafffund
Lynn Haslam‐Larmer, Catherine Donnelly, Mohammad Auais, Kevin Woo, Vincent DePaul

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSunnybrook Research Institute
Mots-clésMedicineHip fractureDeconditioningPhysical therapyFragility fracturePopulationQualitative researchRehabilitationActivities of daily livingOsteoporosisPhysical medicine and rehabilitationGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Following a hip fracture up to 60% of patients are unable to regain their pre-fracture level of mobility. For hospitalized older adults, the deconditioning effect of bedrest and functional decline has been identified as the most preventable cause of ambulation loss. Recent studies demonstrate that this older adult population spends greater than 80% of their time in bed during hospitalization, despite being ambulatory before their fracture. We do not fully understand why there continues to be such high rates of sedentary times, given that evidence demonstrates functional decline is preventable and early mobility recommendations have been available for over a decade. METHODS: A descriptive mixed method embedded case study was selected to understand the phenomenon of early mobility after fragility hip fracture surgery. In this study, the main case was one post-operative unit with a history of recommendation implementation, and the embedded units were patients recovering from hip fracture repair. Data from multiple sources provided an understanding of mobility activity initiation and patient participation. RESULTS: Activity monitor data from eighteen participants demonstrated a mean sedentary time of 23.18 h. Median upright time was 24 min, and median number of steps taken was 30. Qualitative interviews from healthcare providers and patients identified two main categories of themes; themes external to the person and themes unique to the person. We identified four factors that can influence mobility; a patient's pre-fracture functional status, cognitive status, medical unpredictability, and preconceived notions held by healthcare providers and patients. CONCLUSIONS: There are multi-level factors that require consideration with implementation of best practice interventions, namely, systemic, healthcare provider related, and patient related. An increased risk of poor outcomes occurs with compounding multiple factors, such as a patient with low pre-fracture functional mobility, cognitive impairment, and a mismatch of expectations. The study reports several variables to be important considerations for facilitating early mobility. Communicating mobility expectations and addressing physical and psychological readiness are essential. Our findings can be used to develop meaningful healthcare provider and patient-centred interventions to address the risks of poor outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC GeriatricsMême sujetHip and Femur FracturesTravaux en français237 207