Etude prospective mono-centrique observationnelle de cohorte

ÉVALUATION GÉRIATRIQUE STANDARDISÉE COURTE

MÉTHODES

Nous avons réalisé une étude prospective mono-centrique observationnelle de cohorte sur le CHU d’Angers, l’échantillon étant défini par l’ensemble des patients âgés de 75 ans et plus admis dans l’unité d’hospitalisation de courte durée(UHCD) du département des urgences du CHU d’Angers pendant un an, à savoir du 31 Décembre 2013 au 31 Décembre 2014 inclus. Les critères d’inclusion retenus étaient: être âgé de 75 ans et plus, être admis de façon non programmée dans le service des urgences puis à l’UHCD pendant la période définie, accepter de participer à l’étude. Dans le cas où les patients ne pouvaient s’exprimer, le consentement était obtenu auprès des familles ou de la personne de confiance désignée.Les patients décédés durant l’hospitalisation n’étaient pas inclus. Au départ, un total de 1303 patients remplissait les critères d’inclusion. Les données médicales étaient totalement manquantes pour 11 patients. Sur les 1292 patients restants,une ou plusieurs données, indispensables pour le calcul statistique, étaient absentes ou incertaines dans 587 cas. Dans la majorité des cas, il s’agissait des antécédents de chute dans les 6 mois précédents, variable sensible dont la présence est évidente quand recueillie au niveau des motifs d’hospitalisation du registre d’entrée du SAU. En cas de réponses incertaines ou absentes, recueillies directement auprès des patients ou de leur entourage, les patients n’étaient pas inclus minimisant ainsi le bais de rappel. Au total, 705 patients ont été inclus dans l’analyse statistique (figure1), 61.2 % des patients avaient plus de 85 ans et 35.8 % étaient des hommes (tableauI). La moyenne d’âge était de 85.9 ans.

Application de l’EGS-C, (évaluationdes co-variables indépendantes)

Tous les patients inclus ont bénéficié dès leurs arrivées dans le SAU d’une évaluation par les six items de l’EGS-C, à savoir: _l’Age: codé comme une variable binaire, c’est à dire ≥85 ans ou < 85 ans.le Genre: masculin ou féminin. la Polymédication : nombre de médicaments différents quotidiennement pris ≥5 ou < 5. l’Historique de chute dans les 6 mois précédant l’admission, codé en variable binaire: oui ou non. _la Désorientation temporelle définie par l’incapacité à connaître le mois ou l’année, codée en variable binaire: oui ou non. l’absence d’aide formelle ou informelle au domicile:codée en variable binaire oui ou non;l’aide formelle étant définie par une aide physique professionnalisée (infimier/ère, adom, etc..) et l’aide informelle étant définie par une aide physique non professionnalisée (famille, voisin, etc..).  Comme décrit précédemment dans la littérature (11-15),ces 6 items ont été choisis pour leur manifeste association au risque d’hospitalisation prolongée et ce de façon indépendante. Le lieu de vie (domicile/institution) et les motifs d’admission ont été aussi pris en compte, tous deux étant également associés dans la littérature à la durée d’hospitalisation (17,22). Au niveau des motifs d’admission, les défaillances d’organes ont été différenciées des pathologies non organiques, à savoir les troubles locomoteurs, les troubles neuropsychiques et les problèmes de maintien à domicile. Enfin, l’existence d’un traitement psychotrope a été recueillie également. Ces différentes données ont été recueillies durant l’admission aux urgences par les infirmières de l’équipe mobile de gériatrie. L’existence de chutes dans les 6 mois précédents et l’utilisation d’aide formelle ou informelle à domicile ont été renseignées par les patients, ou auprès de personnes proches vivant à proximité de ces derniers.

Analyse statistique

Les caractéristiques de base des patients inclus ont été résumées (tableau I) à l’aide de pourcentages de façon appropriée. Un modèle de régression logistique de Cox a été utilisé pour étudier l’association entre les combinaisons des 6 items de l’EGS-C (co-variables indépendantes) stratifiées en3 niveaux de risques(faible, intermédiaire et élevé)et la durée d’hospitalisation (variable dépendante), au travers de calcul de Hazard Ratio(HR), en s’ajustant sur la combinaison des items de l’EGS-C définissant un risquefaible comme référence(21). En effet, il a été déterminé précédemment dans la littérature, 3 niveaux de risque de longue durée d’hospitalisation selon la combinaison des items de l’EGS-C : risque faible : associant 3 items ou moins parmi l’âge ≥85 ans, sexe masculin, la polymédication, et l’absence d’aides formelles et/ou informelles. _ risque intermédiaire: ouchute dans les 6 mois,ou désorientation temporelle,ou la combinaison d’âge≥85 ans, sexe masculin, polymédication et l’absence d’aides formelles et/ou informelles. _ risque élevé : associant chute dans les 6 mois et désorientation temporelle. Le modèle produit alors une fonction de survie qui reflète la probabilité de sortir de l’hôpital à un temps donné en fonction des co-variables (variables indépendantes) appliquées. L’influence d’autres co-variables tel le lieu de vie et le motif d’hospitalisation sera également analysée.

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Table des matières

INTRODUCTION
MÉTHODES
1_Définition de l’étude
2_Critères de jugement
2_1 : Application de l’EGS C : évaluation des co variables indépendantes
2_2 : Critère de jugement principal : variable dépendante
3_Analyse statistique
4_Critères éthiques
RÉSULTATS
DISCUSSION
CONCLUSION
BIBLIOGRAPHIE
LISTE DES FIGURES
LISTE DES TABLEAUX
TABLE DES MATIERES
ANNEXES

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