502 The Prospective Geriatric Patient Reported Outcomes (GERI-PRO) Study: Understanding Post- Traumatic Injury Recovery from the Patient’s Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: Patient reported outcomes (PROs) provide unique insight to the patients experience with their healthcare related quality of life QoL. This study aims to 1. Characterize geriatric trauma patients’(GTPs) perceived QoL, at time of injury vs. 3- and 6-months post-injury. 2. Introduce and validate a PROs tool, known as the Five Favorite Activities. METHODS/STUDY POPULATION: This is a prospective cohort study of older adults (≥65) presenting to our trauma center with mild traumatic brain injury and/or mild spine, thoracic or extremity fractures. Participants will be asked to complete the NIH-validated Patient-Reported Outcome Measure Information System (PROMIS)-29, PROMIS Cognitive and Functional Abilities, Life-Space Levels and Five Favorite Activities assessment (a list of the five favorite overall and daily activities) tools. Cognitive function will be measured using Montreal Cognitive Assessment tool. Physical function will be evaluated using the Activity Measure for Post-Acute Care 6-click tool. Patients will be contacted at 3- and 6- months post discharge and asked to complete the assessment tools listed above to evaluate changes in QoL during the recovery process. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: We hypothesize that geriatric trauma patients will experience a decline in QoL, physical and cognitive function post-injury. This decline will be associated with a decrease in return to the ability to participate in their pre-injury Five Favorite Activities . DISCUSSION/SIGNIFICANCE: First, this study is one of the first to evaluate PROMs in GTPs. Second, the Five Favorite Activities PROM, will provide a unique, direct and individualized characterization of what GTPs find important to their recovery post injury compared to the current generic PROMs. This information can be utilized in the future to align goal of care with expectations
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».