2792 Hospital outcomes following hip fracture in older adults: does frailty matter?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Older adults hospitalised with a hip fracture are at risk for adverse health outcomes depending on their level of frailty. This study examined how frailty levels prior to admission impacted length of stay (LOS), requirement for alternative level of care (ALC), returning home post-discharge, and mortality. Methods A random sample was generated from all hip fracture patients aged 65 and older admitted to a Level One Trauma Centre in New Brunswick, Canada from 2015–2019. This sample had their frailty level determined retrospectively using the Pictorial Fit-Frail Scale and the patients’ hospital electronic health record. Results Our study included 189 patients (mean age: 83.2 ± 8.2, 73.0% female), representing 91 not frail to mildly frail (48.2%; NF-MF), 32 moderately frail (16.9%; ModF), and 66 severely frail (34.9%; SF) patients. The ModF patients had a longer LOS (median: 20.0 days, IQR = 22.5) compared to NF-MF patients (median: 11.0 days, IQR = 10.0, p = 0.039, Kruskal-Wallis test) and SF patients (median: 8 days, IQR = 5.5, p < 0.0001, Kruskal-Wallis test). More ModF patients (56.3%) required an ALC stay in acute care compared to NF-MF (30.8%) and SF (28.8%) patients (p = 0.016, Chi-square test). More SF patients (28.8%) died in hospital or within six months post-discharge compared to NF-MF (8.8%) patients (p = 0.005, Chi-square test). Logistic regression revealed that both NF-MF (OR = 8.11, 95% CI: [3.12–21.06], p < 0.001) and ModF (OR = 5.18, 95% CI: [0.85–0.95], p = 0.007) patients had greater odds of returning home compared to SF patients when accounting for sex, age, and time to surgery. Conclusions A patient’s level of frailty prior to hospital admission impacts various health outcomes following a hip fracture and may provide helpful information for guiding treatment as well as discussions about health care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».