Priming Primary Care Physicians to Treat Osteoporosis After a Fragility Fracture: An Integrated Multidisciplinary Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate 2 incremental levels of intervention designed to increase initiation of osteoporosis treatment by primary care physicians (PCP) following fragility fractures (FF). METHODS: Women and men over age 50 years were screened for incident FF in fracture clinics, and eligible outpatients were randomly assigned to standard care (SC) or to either minimal (MIN) or intensive (INT) interventions. The MIN and INT interventions were intended to educate and motivate both patients and PCP, but differed in their frequency of contact and information content. Delivery of osteoporosis medication was confirmed with pharmacists. Treatment rates were analyzed using an intention-to-treat approach. RESULTS: At inclusion, 74.3% of 881 outpatients with FF were untreated. Followup at 12 months was completed in 92.3% of patients. Up to 90% of patients treated at inclusion remained treated at 12 months. Among patients who initially were untreated, 18.8% in the SC group, 40.4% in the MIN, and 53.2% in the INT groups were treated at 12 months. Change in treatment rates (adjusted for age and initial treatment) increased significantly after both MIN and INT. Only the INT intervention significantly increased treatment rates in patients with previous fractures. Negative predictors of change in treatment status included non-major FF, age younger than 65 years, and male sex. CONCLUSION: Both interventions significantly increased initiation of osteoporosis treatment. Our multidisciplinary intervention builds on existing first-line structures and uses minimal specialized resources. Iterative and systematic interventions in the context of clinical care may modify the approach of PCP to osteoporosis management after FF and narrow the care gap in the long term.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».