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Enregistrement W4407034151 · doi:10.37586/2686-8636-4-2024-254-262

Effectiveness of three-week rehabilitation programs in improving mobility of patients with frailty syndrome: a subgroup analysis of the multicenter prospective study «POSTSCRIPTUM»

2024· article· en· W4407034151 sur OpenAlexaboutno aff
О. Н. Ткачева, Н. К. Рунихина, I. P. Malaya, Н. В. Шарашкина, S. N. Lysenkov, M. S. Arefieva, E. E. Popov

Notice bibliographique

RevueRussian Journal of Geriatric Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationSubgroup analysisMedicineMulticenter studyGerontologyPhysical therapyInternal medicineRandomized controlled trialMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The concept of frailty suggests the potential reversibility of this syndrome. Research indicated that geriatric rehabilitation programs aimed at maintaining mobility and functional independence reduce the frequency of repeated hospitalizations. AIM: To study the specifics of geriatric status to assess the potential effectiveness of rehabilitation programs in improving mobility and functional independence. MATERIALS AND METHODS: A subgroup analysis was conducted based on the data obtained in the open prospective study «POSTSCRIPTUM» (Protocol of Geriatric Rehabilitation in Patients Aged 60 Years and Older Living in Moscow Boarding Houses or Nursing Homes). The analysis included 465 patients (82% women, mean age 78.6 ± 7.6 years). For the analysis, patients were divided into two groups depending on whether there was an improvement in the Short Physical Performance Battery (SPPB) score of at least 1 point following the rehabilitation program: groups «ΔSPPB ≥ 1» and «ΔSPPB < 1», respectively. A comparative analysis of baseline parameters and the dynamics of comprehensive geriatric assessment (CGA)results were performed upon completing the 21-day geriatric rehabilitation programs. Patients with a baseline maximum SPPB score («SPPB = 12», n = 112; 43%) were excluded from the analysis. RESULTS: The «ΔSPPB ≥1» group included 202 (43%) patients, and the «ΔSPPB < 1» group included 263 (57%) patients. After excluding patients with SPPB = 12 from the analysis set, the proportion of patients in the «ΔSPPB ≥1» group was 57.3%. At baseline, the comparison groups did not differ in gender, body mass index, education level, marital status, prevalence of noncommunicable diseases or CGA results. The mean age was 78.7 ± 6.74 years in the «ΔSPPB ≥1» group and 81.2 ± 8.32 years in the «ΔSPPB < 1» group (p < 0.01). Both groups showed positive dynamics in the results of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test, GDS-15, Insomnia Severity Index, and VAS scales. However, intergroup comparison revealed no differences in these indicators. The groups differed in dynamometry results: in the «ΔSPPB ≥1» group, they improved from 16.7 ± 6 kg to 18.0 ± 6.2 kg between Visits 1 and 2, p < 0.001 (intergroup delta comparison p < 0.001). CONCLUSION: The subgroup analysis results indicate that the effectiveness of rehabilitation depends not only on baseline demographic and clinical characteristics but also on the initial geriatric status as determined by CGA. Comprehensive 21-day geriatric rehabilitation programs tailored to CGA results are effective in improving mobility, muscle strength, psychoemotional state, and sleep quality. However, the rate and magnitude of the effect on various domains may vary among patients with different baseline statuses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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