Predictors of frequent emergency department visits among rural older adults in Ontario using the Resident Assessment Instrument-Home Care

2015 ◽  
Vol 24 (2) ◽  
pp. 115-122 ◽  
Author(s):  
Eva Neufeld ◽  
Katelynn A. Viau ◽  
John P. Hirdes ◽  
Wayne Warry
2011 ◽  
Vol 31 (2) ◽  
pp. 57-66
Author(s):  
AD Foebel ◽  
JP Hirdes ◽  
GA Heckman ◽  
SL Tyas ◽  
EY Tjam

Introduction Le vieillissement de la population canadienne s’accompagne d’un accroissement du fardeau que représente l’insuffisance cardiaque (IC), affection associée à un taux de morbidité et de mortalité important ainsi qu’à un recours fréquent aux services de santé. Méthodologie Nous avons extrait les données de la base de données du Resident Assessment Instrument-Home Care (RAI-HC) de l’Ontario pour tous les clients bénéficiant de soins à domicile de longue durée et âgés de 65 ans et plus, afin 1) de décrire les caractéristiques démographiques et cliniques des clients de soins à domicile souffrant d’insuffisance cardiaque et 2) d’examiner le recours aux services de santé par les clients de soins à domicile souffrant d’insuffisance cardiaque. Résultats Par rapport aux autres clients de soins à domicile, ceux qui souffrent d’insuffisance cardiaque présentent un état de santé plus instable, consomment davantage de médicaments, affichent un taux plus élevé de comorbidité et ont besoin d’un volume significativement plus élevé de soins infirmiers, ainsi que de services ménagers et culinaires. Ils sont hospitalisés plus fréquemment et font un usage significativement plus élevé des services d’urgence et des soins de première urgence. Analyse Les clients souffrant d’insuffisance cardiaque constituent un groupe plus complexe que les clients des soins à domicile en général. La manière dont les patients prennent en main leur santé doit être adaptée à leurs caractéristiques cliniques, à leurs schémas habituels d’utilisation des services et aux obstacles auxquels ils doivent faire face. Ce constat est particulièrement vrai chez les patients plus âgés, frêles et au profil médical complexe qui souffrent d’insuffisance cardiaque, et ils sont nombreux parmi ceux qui requièrent des services à domicile. Cette étude peut servir d’assise à des initiatives de base permettant d’aider ces clients aux besoins particulièrement grands à gérer leur insuffisance cardiaque à domicile grâce à de l’aide et à des services adaptés.


2018 ◽  
Author(s):  
Yang Yang ◽  
John P Hirdes ◽  
Joel A Dubin ◽  
Joon Lee

BACKGROUND  Little is known about whether off-the-shelf wearable sensor data can contribute to fall risk classification or complement clinical assessment tools such as the Resident Assessment Instrument-Home Care (RAI-HC). OBJECTIVE  This study aimed to (1) investigate the similarities and differences in physical activity (PA), heart rate, and night sleep in a sample of community-dwelling older adults with varying fall histories using a smart wrist-worn device and (2) create and evaluate fall risk classification models based on (i) wearable data, (ii) the RAI-HC, and (iii) the combination of wearable and RAI-HC data. METHODS  A prospective, observational study was conducted among 3 faller groups (G0, G1, G2+) based on the number of previous falls (0, 1, ≥2 falls) in a sample of older community-dwelling adults. Each participant was requested to wear a smart wristband for 7 consecutive days while carrying out day-to-day activities in their normal lives. The wearable and RAI-HC assessment data were analyzed and utilized to create fall risk classification models, with 3 supervised machine learning algorithms: logistic regression, decision tree, and random forest (RF). RESULTS  Of 40 participants aged 65 to 93 years, 16 (40%) had no previous falls, whereas 8 (20%) and 16 (40%) had experienced 1 and multiple (≥2) falls, respectively. Level of PA as measured by average daily steps was significantly different between groups (P=.04). In the 3 faller group classification, RF achieved the best accuracy of 83.8% using both wearable and RAI-HC data, which is 13.5% higher than that of using the RAI-HC data only and 18.9% higher than that of using wearable data exclusively. In discriminating between {G0+G1} and G2+, RF achieved the best area under the receiver operating characteristic curve of 0.894 (overall accuracy of 89.2%) based on wearable and RAI-HC data. Discrimination between G0 and {G1+G2+} did not result in better classification performance than that between {G0+G1} and G2+. CONCLUSIONS  Both wearable data and the RAI-HC assessment can contribute to fall risk classification. All the classification models revealed that RAI-HC outperforms wearable data, and the best performance was achieved with the combination of 2 datasets. Future studies in fall risk assessment should consider using wearable technologies to supplement resident assessment instruments.


Pflege ◽  
2007 ◽  
Vol 20 (4) ◽  
pp. 205-210 ◽  
Author(s):  
Elisabeth Rappold

In diesem Artikel wird die im Auftrag des Dachverbands Wiener Sozialeinrichtungen, durchgeführte Analyse von ausgewählten Assessmentinstrumenten für die Hauskrankenpflege beschrieben. Standardisiertes Vorgehen zur Erhebung der Pflegebedürftigkeit gewinnt in der Gesundheits- und Krankenpflege an Bedeutung. Zahlreiche Assessmentinstrumente bieten dafür einen Rahmen. Für den Auftraggeber waren das SMAF (le Système de Mesure de l’Autonomie Fonctionnelle), das RAI HC 2.0 (Resident Assessment Instrument – Home Care) und die ICF (International Classification of Functioning, Disability and Health) von besonderem Interesse und wurden analysiert. Besonderes Augenmerk wurde auf die grundlegenden Bestandteile der Instrumente, die Erfahrungen mit der praktischen Anwendung sowie auf wissenschaftliche Befunde gelegt. Das Resultat dieser Arbeit zeigt, dass die Verbreitung im deutschsprachigen Raum sowie die wissenschaftlichen Untersuchungen unterschiedlich weit fortgeschritten sind und noch ein breites Betätigungsfeld bieten.


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