The diagnosis “failure to thrive” and its impact on the care of hospitalized older adults: a matched case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Background: “Failure to thrive” and associated diagnoses are non-specific terms applied to older adults when there is lack of diagnostic clarity and imply an absence of medical acuity. We investigated the effect of such admission diagnoses on delivery of patient care in a cohort of older adults admitted to a tertiary care teaching hospital. Methods: Retrospective matched cohort study conducted at a tertiary care hospital in Vancouver, BC. Cases identified were adults aged ≥65 years admitted to acute medical wards with an admission diagnosis of “failure to thrive”, “FTT”, “failure to cope”, or “FTC”, between January 1, 2016 and November 1, 2017 (n = 60, median age 80 years). Age-matched controls met the same inclusion criteria with admission diagnoses other than those of interest (n = 60, median age 79 years). Results: The primary outcome was time to admission, measured from time points in the emergency room that spanned from triage to completion of admission orders. Secondary outcomes were concordance of admission and discharge diagnoses and length of stay in hospital. The total time from triage to admission for older adults admitted with FTT and associated diagnoses was 10 h 40 min, compared to 6 h 58 min for controls (p = .02). Concordance of admission and discharge diagnoses was only 12% for the “failure to thrive” cohort, and 95% for controls. Notably, 88% of the “failure to thrive” cohort had an acute medical diagnosis at the time of discharge. Patients in this cohort stayed 18.3 days in hospital compared to 10.2 days (p = .001). Conclusions: Patients with an admission diagnosis of FTT or other associated diagnoses had significant delays in care when presenting to the emergency room, despite often having acute medical conditions on presentation. The use of this non-specific label can lead to premature diagnostic closure and should be avoided in clinical practice.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».