Impact of agitation in long‐term care residents with dementia in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe characteristics and compare clinical outcomes including falls, fractures, infections, and neuropsychiatric symptoms (NPS) among long-term care residents with dementia with and without agitation. METHODS: A cross-sectional secondary analysis of administrative healthcare data was conducted whereby residents with dementia residing in a long-term care facility for ≥12 months were identified from the AnalytiCare LLC database (10/2010-06/2014) and were classified into mutually exclusive cohorts (Agitation Cohort or No-Agitation Cohort) based on available agitation-related symptoms. Entropy balancing was used to balance demographic and clinical characteristics between the two cohorts. The impact of agitation on clinical outcomes was compared between balanced cohorts using weighted logistic regression models. RESULTS: The study included 6,265 long-term care residents with dementia among whom, 3,313 were included in the Agitation Cohort and 2,952 in the No-Agitation Cohort. Prior to balancing, residents in the Agitation Cohort had greater dementia-related cognitive impairment and clinical manifestations compared to the No-Agitation Cohort. After balancing, residents with and without agitation, respectively, received a median of five and four distinct types of medications (including antipsychotics). Further, compared to residents without agitation, those with agitation were significantly more likely to have a recorded fall (OR = 1.58), fracture (OR = 1.29), infection (OR = 1.18), and other NPS (OR = 2.11). CONCLUSIONS: Agitation in long-term care residents with dementia was associated with numerically higher medication use and an increased likelihood of experiencing falls, fractures, infections, and additional NPS compared to residents without agitation, highlighting the unmet need for effective management of agitation symptoms in this population.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».