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Enregistrement W1904335908

Postfracture care for older women: gaps between optimal care and actual care.

2008· article· en· W1904335908 sur OpenAlexaffabout
Colleen Metge, William D. Leslie, Lori-Jean Manness, Marina Yogendran, Chui Kin Yuen, Brent Kvern

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoporosisPharmacotherapyHip fractureBone mineralCohortPopulationObservational studyPhysical therapyHealth carePediatricsEmergency medicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate rates of assessment and treatment of osteoporosis among older women during the year after they have had fractures. DESIGN: Observational, historical, population-based cohort study. SETTING: Manitoba, which maintains a comprehensive population-based repository of health care services provided and has a publicly funded health care system. PARTICIPANTS: Women 50 years old and older who had suffered fractures between 1997 and 2002. These women were chosen from among approximately 175,000 women of this age in Manitoba. METHODS: We examined each woman's annual medical record between April 1, 1997, and March 31, 2002, to find any International Classification of Diseases fracture codes that have been consistently associated with osteoporosis. We looked for postfracture care during the first 12 months after fractures: bone mineral density (BMD) testing or treated with osteoporosis pharmacotherapy. Analysis was stratified by type of fracture: designated type 1 fractures (spine or hip) and type 2 fractures (not spine or hip). MAIN OUTCOME MEASURES: Use of BMD testing or osteoporosis pharmacotherapy during the first 12 months following fractures. RESULTS: For type 1 fractures, BMD assessment during the first year after fracture increased from 2.6% in 1997-1998 to 4.6% in 2001-2002 (P for trend .0004). Rates of therapy with osteoporosis medication increased from 4.9% in 1997-1998 to 17.6% in 2001-2002 (P for trend < .0001). Results were similar for type 2 fractures. In the final year of the study, only 20.5% of women with either type of fracture underwent any identifiable intervention (BMD assessment or osteoporosis pharmacotherapy). The intervention rate was substantially higher among women 50 to 64 years old (26.4%) than among those 75 years old or older (17.9%, P for trend < .0001). CONCLUSION: Women at highest risk of future fractures are assessed infrequently for osteoporosis with BMD testing and given pharmacotherapy to prevent future fractures just as infrequently. This gap in care was particularly striking for BMD testing despite the fact that testing is free in Manitoba's publicly funded system. Data from this study could be educational for physicians treating osteoporosis and should encourage them to improve their practice patterns and optimize patient care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations40
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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