Closing the gap in postfracture care at the population level: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postfracture care is suboptimal, and strategies to address this major gap in care are necessary. We investigated whether notifications sent by mail to physicians and patients would lead to improved postfracture care. METHODS: We conducted a randomized controlled trial (ClinicalTrials.gov identifier NCT00594789) in the province of Manitoba, Canada, from June 2008 to May 2010. Using medical claims data, we identified 4264 men and women age 50 years or older who recently reported major fractures, and who had not undergone recent bone mineral density testing or treatment for osteoporosis. Participants were randomized to three groups: group 1 received usual care (n = 1480), patients in group 2 had mailed notification of the fracture sent to their primary care physicians (n = 1363), and group 3 had notifications sent to both physicians and patients (n = 1421). Bone mineral density testing and the start of pharmacologic treatment for osteoporosis within the following 12 months were documented. RESULTS: Among participants in group 1 (usual care), 15.8% of women and 7.6% of men underwent testing for bone mineral density or started pharmacologic treatment for osteoporosis. Outcome measures improved among participants in group 2 (30.3% of women and 19.0% of men, both p < 0.001) and group 3 (34.0% of women and 19.8% of men, both p < 0.001). No additional benefit was seen with patient notification in addition to physician notification. Combining groups 2 and 3, the absolute increase for the combined end point of bone mineral density testing or pharmacologic treatment was 14.9% (16.4% among women, 11.8% among men). The number needed to notify to change patient care was 7 (6 for women, 6 for men). The adjusted odds ratio (OR) to change patient care in group 2 was 2.45 (95% confidence interval [CI] 2.01-2.98); for group 3 the OR was 2.82 (95% CI 2.33-3.43). INTERPRETATION: This notification system provides a relatively simple way to enhance post-fracture 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 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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».