Trajectories of functional decline and predictors in long-term care settings: a retrospective cohort analysis of Canadian nursing home residents
Notice bibliographique
Résumé
Decline in the ability to perform activities of daily living (ADL) or 'functional decline' is a major health concern among aging populations. With intervention, ADL decline may be delayed, prevented or reversed. The capacity to anticipate the trajectory of future functional change can enhance care planning and improve outcome for residents. METHODS: This is a 36 months' retrospective longitudinal analysis of LTC residents in five Canadian provinces. Group-based trajectory modelling (GBTM) was performed to identify distinct trajectories and resident attributes associated with membership of the trajectory groups. RESULTS: A total of 204 036 LTC residents were included in this study. Their admission mean age was 83.7 years (SD = 8.6), and 63.3% were females. Our model identified four distinct trajectories namely: 'Catastrophic decline' (n = 48 441, 22.7%), 'Rapid decline with some recovery' (n = 27 620, 18.7%), 'Progressive decline' trajectory (n = 30 287, 14.4%), and the 'No/Minimal decline' (n = 97 688, 47.9%) Residents' admission ADL Hierarchy score was the single, strongest predictor of functional decline trajectory that residents followed. Residents with ADLH 5-6 OR 0.03 (0.03-0.04) were least likely to follow a catastrophic decline trajectory, while those with ADLH 5-6 OR 39.05 (36/60-41.88) were most likely to follow a minimal or no decline trajectory. CONCLUSION: Results of this study further highlight the heterogeneity of health trajectory among residents in LTC setting, re-affirming the need for personalized care. The study shows who among residents would be most at risk for different levels of functional decline.The study findings provide useful information that would assist both immediate and advanced care planning as well as to forecast care personnel requirements into the future based on total acuity levels of residents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».