Osteoporosis management in long-term care. Survey of Ontario physicians.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To survey physicians in Ontario regarding their approach to diagnosis and treatment of osteoporosis among residents of long-term care facilities. DESIGN: Mailed questionnaire covering physician demographics; current clinical practice relating to osteoporosis; and perceived barriers to prevention, diagnosis, and treatment of the disease. SETTING: Long-term care facilities in Ontario. PARTICIPANTS: Medical directors of long-term care facilities. MAIN OUTCOME MEASURES: Demographic variables; physician attitudes; and practices concerning awareness, diagnosis, and treatment of osteoporosis. RESULTS: Respondents returned 275 of 490 questionnaires, for a response rate of 56.1%. Most respondents (92.4%) were family physicians; 28.7% were caring for more than 100 patients in long-term care. Most (85.8%) saw from one to 10 hip fractures yearly in their practices. Although 49.6% of respondents estimated the prevalence of osteoporosis to be 40% to 80% among their long-term care patients, 45.5% said that they did not routinely assess their patients for the disease, and 26.8% do not routinely treat it. Half (50.9%) of physicians would treat patients at high risk based on clinical history; 47.9% if patients had a vertebral compression fracture on plain x-ray examination; 43.8% if patients were highly functional; 42.0% if osteoporosis were confirmed with bone mineral densitometry; and 30.0% if patients had a recent fracture. Perceived barriers to initiating treatment included cost of therapy, patient or family reluctance to accept therapy, and time or cost of diagnosis. CONCLUSION: Although physicians are aware that patients in long-term care facilities are at high risk for osteoporosis and hip fractures, the disease remains underdiagnosed and undertreated.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».