Virtual fall program assessment for frail Canadian community-dwelling older adults: Examining equitable accessibility
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In response to COVID-19, the fall prevention program (FPP) at Sunnybrook Health Sciences Centre was modified to be delivered virtually. We compared patient populations assessed for the FPP virtually versus in-person to explore equitable accessibility. Methods: A retrospective chart review was performed. All patients assessed virtually from the beginning of the COVID-19 pandemic until the end of abstraction (April 25, 2022) were compared to a historic sample of patients assessed in-person beginning in January 2019. Demographics, measures of frailty, co-morbidity, and cognition were abstracted. Wilcoxon Rank Sum tests and Fisher's Exact tests were used for continuous and categorical variables, respectively. Results: Thirty patients were assessed virtually and compared to 30 in-person historic controls. Median age was 80 years (interquartile range 75-85), 82% were female, 70% were university educated, the median Clinical Frailty Score was 5 out of 9, and 87% used >5 medications. Once normalized, frailty scores showed no difference (p = 0.446). The virtual cohort showed significantly higher outdoor walking aid use (p = 0.015), reduced accuracy with clock drawing (p = 0.020), and nonsignificant trends toward using >10 medications, requiring assistance with >3 instrumental activities of daily living (IADLs), and higher treatment attendance. No significant differences were seen for time-to-treat (p = 0.423). Conclusion: Patients assessed virtually were similarly frail as the in-person controls but had increased use of walking aids, medications, IADL assistance, and cognitive impairment. In a Canadian context, frail and high socioeconomic status older adults continued to access treatment through virtual FPP assessments during the COVID-19 pandemic highlighting both the benefits of virtual care and potential inequity.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».