MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2004528311 · doi:10.2106/jbjs.e.00198

Effective Initiation of Osteoporosis Diagnosis and Treatment for Patients with a Fragility Fracture in an Orthopaedic Environment

2006· article· en· W2004528311 sur OpenAlexaff
Earl R. Bogoch

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoporosisMedicineFragility fracturePhysical therapyMetabolic bone diseaseFragilityOutpatient clinicIntensive care medicineInternal medicineBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fragility fractures resulting from osteoporosis are common injuries. However, the identification and treatment of osteoporosis in these high-risk patients are widely reported to be inadequate. The goals of this study were to determine how many patients receiving inpatient or outpatient treatment for a fragility fracture could be identified and enrolled in a program for osteoporosis education, investigation, and treatment and receive appropriate osteoporosis care within the program. METHODS: An Osteoporosis Exemplary Care Program was implemented to identify, educate, evaluate, refer, and treat patients considered to be at risk for osteoporosis because of a typical fragility fracture. System modifications included coordination among the orthopaedic unit, Metabolic Bone Disease Clinic, and nuclear medicine unit to provide a continuum of care for these patients. Barriers were addressed through ongoing education of physicians, staff, and patients to increase knowledge and awareness of osteoporosis. The percentages of patients previously diagnosed and treated for osteoporosis, referred for investigation of osteoporosis, treated by the orthopaedic team, and receiving appropriate attention for osteoporosis were calculated. Risk factors for osteoporosis were also assessed. RESULTS: Three hundred and forty-nine patients with a fragility fracture (221 outpatients and 128 inpatients) who met the inclusion criteria and an additional eighty-one patients with a fracture (fifty-five outpatients and twenty-six inpatients) who did not meet the inclusion criteria but were suspected by their orthopaedic surgeons of having underlying osteoporosis were enrolled in the Osteoporosis Exemplary Care Program. More than 96% (414) of these 430 patients received appropriate attention for osteoporosis. Approximately one-third (146) of the 430 patients had been diagnosed and treated for osteoporosis before the time of recruitment. Two hundred and twenty-two of the remaining patients were referred to the Metabolic Bone Disease Clinic or to their family physician for further investigation and treatment for osteoporosis. Treatment was initiated by the orthopaedic team for another twenty-three patients. Many patients had risk factors for osteoporosis in addition to the fragility fracture; these included a previous fracture (forty-nine of 187; 26%), a mother who had had a fragility fracture (forty-two of 188; 22%), or a history of smoking (105 of 188; 56%). CONCLUSIONS: In a coordinated post-fracture osteoporosis education and treatment program directed at patients with a fragility fracture and their caregivers, >95% of patients were appropriately diagnosed, treated, or referred for osteoporosis care. To accomplish this, a dedicated coordinator and the full cooperation of orthopaedic surgeons and residents, orthopaedic technologists, allied health-care professionals (nurses, physical and occupational therapists, and social workers), and administrative staff were required.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations214
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Bone and Joint SurgeryMême sujetBone health and osteoporosis researchTravaux en français237 207