NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Şiddetli bir düşüş yaşayan daha yaşlı bireyler, uzun vadeli sonuçlar için yüksek risk altındadır ve risk değerlendirmeleri ve ikincil önleme (örneğin egzersiz) dahil yapılandırılmış takip bakımı gerektirir. Önceden var olan tanıların doğru bilgisi, müdahalelerin terziliği için gereklidir. Bununla birlikte, acil serviste (ED) bu tanıları belirlemek, zaman kısıtlamaları, yüksek iş yükü, travmatik bir olaydan sonra potansiyel geri çağırma önyargısı ve Almanya'daki sağlık hizmetleri ayarları arasında sınırlı elektronik veri alışverişi nedeniyle zordur. Bu çalışma, genel pratisyenleri (GP'ler) tarafından sağlanan hastaneye yatış ve teşhis bilgileri olmadan bir düşüşten sonra ED'ye sunulan 60 yaş arası yetişkinlerin kendi kendine bildirilen tanıları arasındaki uyumu analiz eder. Almanya'da yapılan SeFalded çalışmasından alınan MethodsData analiz edildi. Konkordansı analiz etmek için 28 ana tanı grubu (örneğin kalp hastalıkları, kanser, akciğer hastalıkları) kuruldu. Cohen'in Kappa'sı, kendi kendine bildirilen ve GP tarafından bildirilen teşhisler arasındaki anlaşmayı değerlendirdi. Lojistik regresyon, nüfus özellikleri (örneğin biliş, düşme, yaş ile ilgili endişeler) ve kendi kendine bildirilen ve GP tarafından bildirilen teşhisler arasındaki uyumsuzluk arasında ilişki tespit etti.Sonuçlar Toplam 216 katılımcı (ortalama yaş 75.2), kişi başına ortalama beş tanı dahil edildi. Anlaşma Parkinson hastalığı için neredeyse mükemmel (K = 0.81-1.0), diabetes mellitus ve kanser için önemli (K = 0.61-0.80) ve kalp ve akciğer hastalıkları için orta (K = 0.41-0.60) idi. Diğer koşullar adil, fakir ya da hiçbir anlaşma göstermedi. Yaş, cinsiyet, BMI, biliş, düşme, eğitim ve yaşam düzenlemeleri ile ilgili endişeler uyumsuzluk ile ilişkilendirilmiştir. Düşme ile ilgili sadece daha yüksek endişeler genel teşhisler için anlaşmazlığa bağlıydı.ConclusionOverall, kendi kendine bildirilen ve GP tarafından bildirilen teşhisler arasında zayıf bir anlaşma vardı. Bu faktörler uyumsuzluk öngördüğünden, düşme konusunda yüksek endişeleri olan yaşlı yetişkinlere ve bireylere özel dikkat gösterilmelidir. Katılımcıların daha belirgin semptomlara sahip hastalıkları ve Parkinson hastalığı veya diabetes mellitus gibi sık izlemeleri bildirme olasılığı daha yüksekti. Takip bakımını optimize etmek için, teşhis bilgilerinin doğruluğunun iyileştirilmesi esastır, bu da hasta bilgilerinin elektronik sistemlerde (örneğin elektronik sağlık kartları) uyumlu hale getirilmesiyle kolaylaştırılabilir. Mevcut hastalıklarla ilgili GP'ler ve hastalar arasında gelişmiş iletişim, hasta öz raporlarının doğruluğunu artırmak için de çok önemlidir.Trial registerDRKS (Deutsches Register für klinische Studien, DRKS00025949, prospektif olarak 4 Kasım 2021'de kaydedildi).
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundOlder individuals who experience a severe fall are at high risk for long-term consequences and require structured follow-up care including risk assessments and secondary prevention (e.g. exercise). Accurate knowledge of pre-existing diagnoses is essential for tailoring interventions. However, identifying these diagnoses in emergency department (ED) is challenging due to time constraints, high workload, potential recall bias after a traumatic event, and limited electronic data exchange across healthcare settings in Germany. This study analyses the concordance between self-reported diagnoses of adults aged > 60 years presenting to the ED after a fall without hospitalisation and diagnostic information provided by their general practitioners (GPs).MethodsData from the SeFallED study conducted in Germany were analysed. To analyse concordance, 28 major diagnostic groups (e.g. heart diseases, cancer, lung diseases) were established. Cohen's Kappa assessed the agreement between self-reported and GP-reported diagnoses. Logistic regression identified associations between population characteristics (e.g., cognition, concerns about falling, age) and discordance between self-reported and GP-reported diagnoses.ResultsA total of 216 participants (mean age 75.2), with an average of five diagnoses per person, were included. Agreement was almost perfect (K = 0.81-1.0) for Parkinson's disease, substantial (K = 0.61-0.80) for diabetes mellitus and cancer, and moderate (K = 0.41-0.60) for heart and lung diseases. Other conditions showed fair, poor, or no agreement. Age, sex, BMI, cognition, concerns about falling, education, and living arrangements were associated with discordance. Only higher concerns about falling were linked to non-agreement for overall diagnoses.ConclusionOverall, there was poor agreement between self-reported and GP-reported diagnoses. Special attention should be given to older adults and individuals with high concerns about falling, as these factors predicted discordance. Participants were more likely to report diseases with more noticeable symptoms and frequent monitoring such as Parkinson's disease or diabetes mellitus. To optimise follow-up care, improving the accuracy of diagnostic information is essential, which may be facilitated by harmonizing patient information across electronic systems (e.g., electronic health cards). Improved communication between GPs and patients regarding existing illnesses is also crucial to enhance the accuracy of patient self-reports.Trial registrationDRKS (Deutsches Register für klinische Studien, DRKS00025949, prospectively registered on 4th November, 2021).
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.