Accident or osteoporosis?: Survey of community follow-up after low-trauma fracture.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the postfracture osteoporosis management of at-risk patients presenting with low-trauma fracture in a suburban community hospital setting. DESIGN: Telephone survey. SETTING: Hospital emergency department serving a retirement community in White Rock and South Surrey, BC. PARTICIPANTS: Men and women older than 40 years of age who presented with low-trauma fracture between October 1, 2004, and April 30, 2005. MAIN OUTCOME MEASURES: The prevalence of bone mineral density testing, osteoporosis medication prescriptions, referrals to fall prevention programs, and calcium and vitamin D supplementation within 6 months of the index fracture, as well as patient perceptions of future risk of fracture and sources of osteoporosis information. RESULTS: A total of 181 people met the eligibility criteria and 161 were contacted; 84 (52%) people responded, of whom 53 were interviewed. At the time of their index fractures, 79% (42 of 53) of patients surveyed were not taking osteoporosis medication. After the index fracture, 30% (16 of 53) received new bone mineral density testing, and 8% (4 of 53) were starting courses of new osteoporosis medication. Sixty-eight percent (36 of 53) of all patients were taking calcium supplements and 50% (26 of 53) were taking vitamin D supplements. Eight percent (4 of 53) of patients were referred to a fall prevention program and 9% (5 of 53) were prescribed hip protectors; 19% (10 of 53) of patients thought they were at risk of having another fracture. CONCLUSION: Osteoporosis management of patients after low-trauma fracture in this community was suboptimal; the role of the media, family and friends, and allied health professionals to prevent fractures in at-risk individuals needs to be further explored.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Survey of post-fracture osteoporosis management; the object is clinical care quality, not research practice.
The study evaluates osteoporosis follow-up in patients, not research practice.
Clinical survey of post-fracture osteoporosis care; object is patient management, not research practice.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».