Effectiveness of Exercise in Older Adults Discharged From the <scp>ER</scp> After Minor Injuries: The <scp>CEDeComS</scp> Stepped‐Wedge Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults consulting Emergency Departments (EDs) for minor injuries are at risk for new functional impairments in the 6 months following their injuries. OBJECTIVE: To compare the effects of exercise programs versus usual ED practices on functional status and physical performance at 3-6 months in at-risk older adults with minor injuries. DESIGN AND SETTINGS: Stepped-wedge randomized trial in six Canadian EDs from 2017 to 2020. Participants aged ≥ 65 years were screened for low, moderate, or high risk of functional decline and assessed three times: baseline at ED, 3 and 6 months. INTERVENTION AND MEASURES: Multicomponent (flexibility, balance, strengthening, aerobic) and risk-level adapted exercise programs targeting moderate- and high-risk patients, 3×/week for 12 weeks, at home or in community groups. CONTROL: Usual ED care. MEASURES: Functional decline was defined as a 2/28-point loss from baseline on the Older Americans Resources and Services (OARS) scale. Basic physical performance (leg strength, balance, walking speed) was measured using the Short Physical Performance Battery (SPPB) test. Generalized linear mixed log-binomial regressions were used to examine the effects of the intervention on outcomes compared to usual ED care, stratified by risk level. RESULTS: The intervention and control phases included 277 and 205 moderate-risk individuals, and 249 and 128 high-risk individuals, respectively. Among moderate-risk individuals, functional loss in intervention participants at 3 months was half that of controls: 12% [95% CI: 8%-17%] vs. 25% [95% CI: 18%-34%], RR: 0.48 [0.26, 0.90]. CONCLUSION: 12-week multicomponent exercises implemented early after minor injuries are associated with lower proportions of functional decline at 3 months in moderate-risk seniors and may help those at high risk recover some physical performance. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, ID Cedecoms NCT03991598.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».