Functional status recovery trajectories in hospitalised older adults with pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pneumonia is associated with significant mortality and morbidity in older adults. We investigated changes in functional status over 6 months after pneumonia hospitalisation by frailty status. METHODS AND MEASUREMENTS: This single-centre prospective cohort study enrolled 201 patients (mean age 79.4, 37.3% women) who were hospitalised with pneumonia. A deficit-accumulation frailty index (range: 0-1; robust <0.15, pre-frail 0.15-0.24, mild-to-moderately frail 0.25-0.44, severely frail ≥0.45) was calculated on admission. Functional status, defined as self-reported ability to perform 21 activities and physical tasks independently, was measured by telephone at 1, 3 and 6 months after discharge. Group-based trajectory model was used to identify functional trajectories. We examined the probability of each trajectory based on frailty levels. RESULTS: On admission, 51 (25.4%) were robust, 43 (21.4%) pre-frail, 40 (20.0%) mild-to-moderately frail and 67 (33.3%) severely frail patients. Four trajectories were identified: excellent (14.4%), good (25.4%), poor (28.9%) and very poor (31.3%). The trajectory was more strongly correlated with frailty level on admission than pneumonia severity. The most common trajectory was excellent trajectory (59.9%) in robust patients, good trajectory (74.4%) in pre-frail patients, poor trajectory (85.0%) in mild-to-moderately frail patients and very poor trajectory (89.6%) in severely frail patients. The risk of poor or very poor trajectory from robust to severely frail patients was 11.8%, 25.6%, 92.5% and 100%, respectively. CONCLUSIONS: Frailty was a strong determinant of lack of functional recovery over 6 months after pneumonia hospitalisation in older adults. Our results call for hospital-based and post-acute care interventions for frail patients.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».