Fracture risk assessment in long-term care:a survey of long-term care physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of frail elderly who live in long-term care (LTC) are not treated for osteoporosis despite their high risk for fragility fractures. Clinical Practice Guidelines for the diagnosis and management of osteoporosis provide guidance for the management of individuals 50 years and older at risk for fractures, however, they cannot benefit LTC residents if physicians perceive barriers to their application. Our objectives are to explore current practices to fracture risk assessment by LTC physicians and describe barriers to applying the recently published Osteoporosis Canada practice guidelines for fracture assessment and prevention in LTC. METHODS: A cross-sectional survey was conducted with the Ontario Long-Term Care Physicians Association using an online questionnaire. The survey included questions that addressed members' attitudes, knowledge, and behaviour with respect to fracture risk assessment in LTC. Closed-ended responses were analyzed using descriptive statistics and thematic framework analysis for open-ended responses. RESULTS: We contacted 347 LTC physicians; 25% submitted completed surveys (81% men, mean age 60 (Standard Deviation [SD] 11) years, average 32 [SD 11] years in practice). Of the surveyed physicians, 87% considered prevention of fragility fractures to be important, but a minority (34%) reported using validated fracture risk assessment tools, while 33% did not use any. Clinical risk factors recommended by the OC guidelines for assessing fracture risk considered applicable included; glucocorticoid use (99%), fall history (93%), age (92%), and fracture history (91%). Recommended clinical measurements considered applicable included: weight (84%), thyroid-stimulating hormone (78%) and creatinine (73%) measurements, height (61%), and Get-Up-and-Go test (60%). Perceived barriers to assessing fracture risk included difficulty acquiring necessary information, lack of access to tests (bone mineral density, x-rays) or obtaining medical history; resource constraints, and a sentiment that assessing fracture risk is futile in this population because of short life expectancy and polypharmacy. CONCLUSION: Perceived barriers to fracture risk assessment and osteoporosis management in LTC have not changed recently, contributing in part to the ongoing care gap in osteoporosis management. Our findings highlight the importance to adapt guidelines to be applicable to the LTC environment, and to develop partnerships with stakeholders to facilitate their use in clinical practice.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».