VA‐Based Survey of Osteoporosis Management in Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although osteoporosis is common following spinal cord injury (SCI), no guidelines exist for its treatment, diagnosis, or prevention. The authors hypothesized that wide variations in diagnosis and treatment practices result from the absence of guidelines. This study sought to characterize the diagnosis and management practices within the VA health care system for osteoporosis following SCI. DESIGN: Online survey regarding osteoporosis management in SCI composed of 27 questions designed to gather information on responder demographics, osteoporosis diagnostics, and treatment options. SETTING: VA health care system. PARTICIPANTS: VHA National SCI Staff Physicians and VHA National SCI Nurses (total n = 450) were sent an email with an invitation to participate. INTERVENTION: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURES: Practice patterns were assessed, including factors associated with ordering a clinical workup and prescribing osteoporosis treatment. RESULTS: The response rate was 28%. Ninety-two prescribing practitioners (physicians, nurse practitioners, and physician assistants) were included in the analysis. Of these respondents, 50 (54%) prescribe medications for SCI-induced bone loss; 39 (42%) prescribe bisphosphonates and 46 (50%) prescribe vitamin D. There were 54 (59%) respondents who routinely order diagnostic tests, including dual energy x-ray absorptiometry scans in 50 (54%). Variations in practice were not explained by age, gender, or years practicing SCI medicine. Many respondents (23%) reported barriers to osteoporosis testing including lack of scanning protocols, cost, wheelchair inaccessibility of scanning facilities, and lack of effective treatment guidelines once osteoporosis is diagnosed. CONCLUSIONS: Despite an absence of screening and treatment guidelines, more than half of all respondents are actively diagnosing and treating osteoporosis with bisphosphonates within the VA health care setting. These data suggest that evidence-based practice guidelines are necessary to reduce practice variations and improve clinical care for this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».