Uneven global distribution of randomized trials in hip fracture surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Hip fractures are among the top causes of global disability. Conduction of high-quality studies such as randomized controlled trials to assess the effectiveness of interventions remains crucial. The geographic distribution of hip fracture studies is largely unknown. We wanted to make a global assessment of national contributions of randomized controlled trials on surgical interventions for hip fracture. METHODS: We performed a systematic search for randomized controlled trials on surgical interventions for hip fracture that were published from May 1970 to May 2011. Study information including sample size and study location was abstracted. The number of trials and cumulative sample size of hip fracture clinical trials were analyzed with respect to geographic region (city, country, and continent). RESULTS: We identified 199 randomized trials investigating surgical interventions. Sweden ranked highest with 50 trials (8,941 patients). The United Kingdom followed with 40 trials (7,589 patients). Other countries contributed substantially less. The United States and Canada together contributed only a tenth of the total number of trials contributed by European countries. INTERPRETATION: Global contributions to randomized trials and the total number of patients recruited have been led by Scandinavian countries and the UK. Countries with few trials but a large burden of hip fractures have an opportunity to engage in high-quality research to resolve important surgical questions and improve the generalizability of study results.
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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 | 0,381 | 0,703 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».