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Enregistrement W173650053

A sample of Canadian orthopedic surgeons expressed willingness to participate in osteoporosis management for fragility fracture patients.

2008· article· en· W173650053 sur OpenAlexaffabout
Earl R. Bogoch, Elizabeth Snowden

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoporosisOrthopedic surgeryHip fractureFragilityPhysical therapyFragility fractureBone mineralSurgeryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The orthopedic community is in a unique position to initiate and provide osteoporosis care in fragility fracture patients to prevent future hip fractures in a high-risk population. The attitudes and intentions of Canadian orthopedic surgeons in the domain of osteoporosis care are unknown. Our objective was to identify current attitudes and osteoporosis management practices and to determine their overall willingness to participate in osteoporosis care for fragility fracture patients. METHODS: A real-time interactive polling session was conducted at the 58th Annual Meeting of the Canadian Orthopaedic Association. RESULTS: Of the orthopedic surgeons who responded, 90.4% agreed that the current emphasis on osteoporosis in orthopedic practice is appropriate; 85.2% of surgeons indicated that they currently refer or personally investigate for osteoporosis, or both, in fragility fracture patients. CONCLUSION: Most of the Canadian orthopedic surgeons sampled consider themselves to be currently engaged or ready to engage in osteoporosis care for fragility fracture patients. Focus should now shift from education and persuasion to program support through provision of resources and system modification that will enable Canadian orthopedic surgeons to effectively manage osteoporosis in their fracture patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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