Prevention of Hip Fractures in Long‐Term Care: Relevance of Community‐Derived Data
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis and falling are two major contributing factors to fractures in older persons; the relevant contribution of these may vary according to age, setting, and frailty. The purpose of this review was to examine the existing evidence on osteoporosis treatments to determine whether participants in clinical trials include or resemble the older and frailer adult population living in long-term care (LTC). The trials (N=50) used to support major Canadian guidelines for osteoporosis treatment were reviewed because these are used to recommend treatment for all older adults, and several more-recent studies were added. Trials conducted specifically with participants living in LTC were also reviewed (N=6). The majority of studies (96.0%) on osteoporosis treatments were conducted with community-dwelling participants, with many excluding participants resembling the LTC population. Mean ages ranged from 52 to 84, although for the majority of studies, the mean age was younger than 70. Similarly, 80.0% of studies conducted in LTC included only residents who were ambulatory, mobile, able to transfer independently, or not permanently bedridden. Mean ages in these studies ranged from 83 to 85. These findings suggest that frail older adults, particularly the oldest and frailest adults in LTC, are neglected in clinical trials of osteoporosis fracture prevention. There is little evidence to support the application of community-based guidelines to the LTC population, and studies directly involving this population are needed. The role of age, frailty, and the mechanics of falls in hip fracture are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».