A Controlled Trial To Increase Detection and Treatment of Osteoporosis in Older Patients with a Wrist Fracture
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the high risk for future fractures and the availability of effective treatments, fewer than 10% to 20% of patients who sustain a fragility fracture are tested or treated for osteoporosis. OBJECTIVES: To improve rates of testing and treatment for osteoporosis in patients with wrist fractures who are seen in the emergency department. DESIGN: Nonrandomized, controlled trial with blinded ascertainment of outcomes. SETTING: Emergency departments in Edmonton, Alberta, Canada. PATIENTS: Persons 50 years of age or older who were treated for a wrist fracture and their physicians. Patients admitted to the hospital or treated for osteoporosis were excluded. Overall, 572 consecutive patients with fractures were screened, and 102 patients (55 intervention, 47 control) and 101 physicians were studied. MEASUREMENTS: The primary end point was the prescription of osteoporosis treatment 6 months after fracture. Secondary end points included rates of testing for bone mineral density and patients' knowledge, satisfaction, and quality of life. INTERVENTION: Faxed physician reminders that contained osteoporosis treatment guidelines endorsed by local opinion leaders and patient education. Control patients received usual care and information about falls and home safety. RESULTS: The median patient age was 66 years. Most patients were female (78%) and white (79%); 70% of patients reported a previous fracture, and 22% had a fall with injury in the previous year. The intervention increased the rates of testing for bone mineral density to 62% (vs. 17% for controls; adjusted relative increase, 3.6 [P < 0.001]) and the rates of osteoporosis treatment to 40% (vs. 10% for controls; adjusted relative increase, 3.8 [P = 0.002]) within 6 months of fracture. Intervention patients were more likely to report a diagnosis of osteoporosis, but other patient-reported outcomes did not differ significantly between groups. LIMITATIONS: This was a small, nonrandomized, controlled study with process-based outcomes. CONCLUSIONS: In a multifaceted intervention directed at patients and their physicians, the rates of testing and treatment for osteoporosis after emergency department care for a fragility fracture were more than 3 times those of controls.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; 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 ».