In a prospective population-based study, the degree of mobility impairment during hospitalisation is associated with higher degrees of frailty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitals pose a high risk for frailty to develop or accelerate. Still, few community-based cohort studies follow patients before, during, and after hospitalisation. We investigated the degree of immobility during hospitalisation and its impact on subsequent frailty. METHODS: In a prospective population-based cohort of individuals aged ≥ 70 from a London UK borough, we performed comprehensive community assessments at baseline and after two years. At each hospitalisation, we measured daily mobility and other clinical variables. Acute immobility burden, a summative level of poor mobility for all hospitalisations, was calculated for each participant and operationalized as low/high based on the population median. A frailty index was calculated for all participants during baseline and follow-up assessments. We estimated the effect of these exposures on follow-up frailty index scores using linear regression. RESULTS: We included 1177 participants. Those admitted (N = 114) were assessed over 1999 bed-days. The degree of baseline frailty had the largest association with subsequent frailty. However, a high immobility burden during hospitalisation was consistently related to additional increases in frailty (low burden: β = 0.02 per unit increase in FI (95%CI: -0.002-0.04), high burden: β = 0.07, (95%CI: 0.041-0.10)). Immobility burden remained associated with subsequent frailty even when limiting the analysis to: those who were independently mobile; the first seven days of hospitalisation; and accounting for illness severity. High immobility burden was prognostic of subsequent death. CONCLUSIONS: The degree of immobility during hospitalisation, a potentially modifiable risk factor, may determine whether hospitalisation contributes to increasing frailty.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».