Association of Frailty Comorbidity with Incidence of Fractures among Elderly at Assiut Trauma University Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frailty is a growing public health concern, impacts clinical care significantly. As the elderly population expands, frailty rates are expected to increase. Bone fractures are a public health issue especially in elderly people that lead to disability, impaired quality of life, and high health-care costs. Aim: To assess the association of frailty comorbidity with incidence of fractures among elderly. Research design: A descriptive cross-sectional research design. Setting: inpatient ward and outpatients' clinics in Trauma Hospital at Assiut University. Sample: A convenience sample of 321 older adult patients who had Fractures. Study tools: Three tools were selected I: Structured interviewing questionnaire II: Reported Edmonton Frail Scale to assess frailty for elderly patients with fractures and II: Charlson Comorbidity Index scale to assess level of comorbidity. Results: The proportions of falls as a cause of fracture were 81.7% for all fractures and 76.0% of the studied elderly patients fall in their home. The most common fractures in the total population was the hip fracture (48.6%), and femur fracture (22.4%). Most of studied elderly patients have severe frailty (52.7%), moderate frailty (17.4%). This study found statistical significant difference between patient’s comorbidities and frailty at p-value <0.000. Conclusion: The study highlights the association of frailty and incidence of fractures among elderly patients and level of comorbidities. Recommendation: Implement evidence-based rehabilitation programs to improve mobility and reduce complications after fractures.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».