Interrupting bedtime to reverse frailty levels in acute care: a study protocol for the Breaking Bad Rest randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hospitalized older patients spend most of the waking hours in bed, even if they can walk independently. Excessive bedrest contributes to the development of frailty and worse hospital outcomes. We describe the study protocol for the Breaking Bad Rest Study, a randomized clinical trial aimed to promoting more movement in acute care using a novel device-based approach that could mitigate the impact of too much bedrest on frailty. Methods Fifty patients in a geriatric unit will be randomized into an intervention or usual care control group. Both groups will be equipped with an activPAL (a measure of posture) and StepWatch (a measure of step counts) to wear throughout their entire hospital stay to capture their physical activity levels and posture. Frailty will be assessed via a multi-item questionnaire assessing health deficits at admission, weekly for the first month, then monthly thereafter, and at 1-month post-discharge. Secondary measures including geriatric assessments, cognitive function, falls, and hospital re-admissions will be assessed. Mixed models for repeated measures will determine whether daily activity differed between groups, changed over the course of their hospital stay, and impacted frailty levels. Discussion This randomized clinical trial will add to the evidence base on addressing frailty in older adults in acute care settings through a devices-based movement intervention. The findings of this trial may inform guidelines for limiting time spent sedentary or in bed during a patient’s stay in geriatric units, with the intention of scaling up this study model to other acute care sites if successful. Trial Registration The protocol has been registered at clinicaltrials.gov (identifier: NCT03682523).
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,001 |
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 ».