Multiple approaches to assessing the effects of delays for hip fracture patients in the United States and Canada.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the determinants of postsurgery length of stay (LOS) and inpatient mortality in the United States (California and Massachusetts) and Canada (Manitoba and Quebec). DATA SOURCES/STUDY SETTING: Patient discharge abstracts from the Agency for Health Care Policy and Research Nationwide Inpatient Sample and from provincial health ministries. STUDY DESIGN: Descriptive statistics by state or province, pooled competing risks hazards models (which control for censoring of LOS and inpatient mortality data), and instrumental variables (which control for confounding in observational data) were used to analyze the effect of wait time for hip fracture surgery on postsurgery outcomes. DATA EXTRACTIONS: Data were extracted for patients admitted to an acute care hospital with a primary diagnosis of hip fracture who received hip fracture surgery, were admitted from home or the emergency room, were age 45 or older, stayed in the hospital 365 days or less, and were not trauma patients. PRINCIPAL FINDINGS: The descriptive data indicate that wait times for surgery are longer in the two Canadian provinces than in the two U.S. states. Canadians also have longer postsurgery LOS and higher inpatient mortality. Yet the competing risks hazards model indicates that the effect of wait time on postsurgery LOS is small in magnitude. Instrumental variables analysis reveals that wait time for surgery is not a significant predictor of postsurgery length of stay. The hazards model reveals significant differences in mortality across regions. However, both the regressions and the instrumental variables indicate that these differences are not attributable to wait time for surgery. CONCLUSIONS: Statistical models that account for censoring and confounding yield conclusions that differ from those implied by descriptive statistics in administrative data. Longer wait time for hip fracture surgery does not explain the difference in postsurgery outcomes across countries.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».