Influence des fractures mineures sur la qualité de vie des aînés : Une comparaison selon le degré de fragilité
Bibliographic record
Abstract
Objectif : Établir si des impacts sur la qualité de vie des aînés peuvent être identifiés, secondairement à une fracture mineure incidente, selon leur degré de fragilité au moment de leur évaluation dans les urgences. Méthodes : Cette étude s'inscrit dans le programme du Canadian Emergency Team Initiative (2010-2016). Les éléments de santé physique reliés à la qualité de vie ont été mesurés 3 et 6 mois après la fracture par le « Short Form 12-item Health survey » (SF-12). L'indice du « Canadian Study of Health and Aging - Clinical Frailty Scale » fut utilisé pour qualifier le statut de fragilité des personnes selon qu'elles soient Robustes, Pré-Fragiles ou Fragiles au moment de la visite à l'urgence pour le traitement de leur fracture. Les analyses principales portent sur la comparaison des scores moyens aux composantes physiques du SF-12, en fonction du statut fragile. Résultats : Cette sous-cohorte d'aînés de 345 participants dont 263 femmes, présentait un âge moyen de 76,2 ± 7,4 ans. Au total 56% des sujets étaient Robustes, 33% Pré-Fragiles et 11% étaient Fragiles. Plus de 70% des fractures subies étaient aux membres inférieurs ou supérieurs, et étaient survenues lors de chutes (88%). L'ensemble des analyses révèlent des associations statistiquement significatives (p ≤ 0,005) entre l'augmentation du niveau de fragilité et la diminution de tous les scores ajustés au SF-12 (composante physique globale, fonctionnement physique, capacité d'exercer ses rôles de nature physique), et ce à 3 ou 6 mois post-fracture. Conclusion : Nos résultats suggèrent que l'évaluation systématique des aînés, quant à leur degré de fragilité contribuerait ultimement à leur offrir une prise en charge spécifique, incluant traitement et suivi, mieux adaptée à leurs besoins.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".