MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2151337323 · doi:10.1136/ebn.6.2.58

An algorithm had moderate sensitivity for identifying older women in nursing homes at risk of fracture

2003· letter· en· W2151337323 sur OpenAlexaff
Nancy Edwards

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2003
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensCanadian Foundation for Healthcare ImprovementUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeb of scienceNursing homesGynecologyAlgorithmInternal medicineNursingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Girman CJ, Chandler JM, Zimmerman SI, et al. Prediction of fracture in nursing home residents. J Am Geriatr Soc2002 ; 50 : 1341 –7 [OpenUrl][1][CrossRef][2][PubMed][3][Web of Science][4] QUESTION: Does an algorithm composed of routinely collected baseline data identify older women in nursing homes at increased risk of fracture? 18 month follow up of a cohort of nursing home residents divided into derivation and validation samples. A stratified random sample of 47 long term nursing facilities in Maryland, USA. 1427 white women living in nursing homes who were ≥65 years of age (mean age 85 y), had no terminal cancer or bone metastases, were not comatose, had ≥1 wrist or forearm free of prosthetic implants and open skin lesions, were not admitted for rehabilitation only, and were able to have bone mineral density (BMD) measurements. The women’s most recent minimum data set (MDS) (collected on all nursing home residents in the US) was the primary source of information for the algorithm (total 75 … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DJournal%2Bof%2Bthe%2BAmerican%2BGeriatrics%2BSociety%26rft.stitle%253DJ%2BAm%2BGeriatr%2BSoc%26rft.aulast%253DGirman%26rft.auinit1%253DC.%2BJ.%26rft.volume%253D50%26rft.issue%253D8%26rft.spage%253D1341%26rft.epage%253D1347%26rft.atitle%253DPrediction%2Bof%2Bfracture%2Bin%2Bnursing%2Bhome%2Bresidents.%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1046%252Fj.1532-5415.2002.50354.x%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F12164989%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/external-ref?access_num=10.1046/j.1532-5415.2002.50354.x&link_type=DOI [3]: /lookup/external-ref?access_num=12164989&link_type=MED&atom=%2Febnurs%2F6%2F2%2F58.atom [4]: /lookup/external-ref?access_num=000177256200004&link_type=ISI

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvidence-Based NursingMême sujetFrailty in Older AdultsTravaux en français237 207