Effet de la mise en place d'une prescription d'activité physique durant l'hospitalisation sur la santé physique et fonctionnelle de personnes âgées
Notice bibliographique
Résumé
Problématique : Les personnes âgées de 65 ans et plus, qui représentent 20% de la population, occupent 48 % des hospitalisations. Plus de 75% d’entre-elles perdront de la force musculaire et déclineront fonctionnellement durant leur hospitalisation ce qui diminuera leur autonomie physique. D’ailleurs, à leur retour à domicile, 14 à 34% d'entre-elles chuteront et 70% se sédentariseront ce qui exacerbera une utilisation accrue des services de santé (soutien à domicile; réadmission à l'hôpital (33%)). Ce déclin fonctionnel est lié à une augmentation de l'alitement (+6h/j) et de la sédentarité (+4h/j). La prescription d'un programme d'activité physique (AP) au cours de l’hospitalisation semble être la solution mais n’est pas intégrée aux soins courants malgré les politiques et recommandations. Les raisons évoquées sont le manque d’espace, de formation, de matériel, de ressources humaines ou l’âgisme. Ainsi, pour contrer ces barrières, nous avons développé, via un modèle pragmatique de co-création, l’outil MATCH. Objectifs : 1) Évaluer la faisabilité et l’acceptabilité d’implantation de l’outil MATCH en unité de courte durée de gériatrie (UCDG), en unité COVID-19 ainsi que dans 2 autres unité gériatriques (soins post-aigu (SPA) & unité de réadaptation fonctionnelle intensive (URFI)); 2) Explorer ses effets sur la santé physique et fonctionnelles ainsi que sur les soins. Méthodologie : Devis : Étude pragmatique interventionnelle avec inclusion par vague. Intervention : Le programme d’AP (adaptée, non-supervisée, sécuritaire et sans matériel) comprend 3 exercices (renforcement, équilibre et marche (sauf le niveau rouge)) et sera à faire par le patient, à chaque jour à raison de 3 fois par jour (réalisation à noter dans un cahier de bord). Participants : Toute personne hospitalisée dans l’hôpital partenaire (l’IUGM) n’ayant aucune restriction à prendre part à ce programme d’AP (physique ou cognitive), n’ayant aucun diagnostic de fin de vie et comprenant le français ou l’anglais, sera répartie par vague dans l’un des 2 groupes : MATCH ou contrôle (usuel). Mesures : Tous nos tests sont validés pour notre population et seront faits à l’admission et au congé. Mesures obj 1: le taux de prescription; l’adhésion au programme d’AP; le délai d’implantation; la satisfaction, le plaisir et le fardeau face au programme d’AP pour le patient ou sur la mise en place pour le milieu. Mesures obj 2: le statut de fragilité (SOF), l’autonomie fonctionnelle (AVQ, AVD), les capacités fonctionnelles (SPPB; Timed Up and Go; équilibre, assis-debout 30sec), la force musculaire (handgrip). La durée du séjour, le nombre de service à domicile, la relocalisation seront aussi évalués au congé. Principaux résultats : La mise en place de MATCH en unité gériatrique (UCDG, SPA & URFI) semble faisable (adhérence>70%) et acceptable pour les patients (>75%) mais aussi pour les équipes de soins (>72%) quel que soit l’unité. De plus, implanter MATCH en unité COVID-19 semble faisable et permet de limiter les altérations fonctionnelles (pas de diminution dans les AVQ, l’équilibre et le tests assis-debout 30sec) et psychologiques (dépression & anxiété) survenant au cours de l’hospitalisation. Finalement, la mise en place de MATCH en unité gériatrique semble efficace car les patients ayant reçu le programme MATCH se sont améliorés significativement plus au niveau de la force de préhension (+1,72kg vs. -0,15kg; p=0,016) et du statut de fragilité (-0,34 pts vs. +0,08 pts; p=0.032) et cliniquement plus au niveau des AVQ (82,7% vs. 61,8%; p=0,05) que les personnes n’ayant reçu que les soins usuels (groupe contrôle). Les 2 groups ont augmenté leurs besoins en soutien à domicile cependant cette augmentation était significativement moins importants pour le groupe MATCH que le groupe Contrôle (+15% vs. +21%; p=0,041). Finalement, la durée de séjour était plus courte (-6 jours) pour ceux ayant MATCH, même si non significatif ce résultat est cliniquement pertinent. Conclusion : La mise en place de l’outil MATCH semble faisable et acceptable quelle que soit l’unité gériatrique mais également efficace pour améliorer la santé des patients et la trajectoire de soins. De futures études avec une taille d’échantillon plus importante, en dehors d’un contexte de pandémie mais aussi dans d’autres systèmes de santé sont nécessaires pouvoir confirmer ces résultats. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Vieillissement, capacité fonctionnelles, activité physique, hôpital, sédentarité
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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 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 ».