HipWatch: Osteoporosis Investigation and Treatment After a Hip Fracture: A 6-Month Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to determine whether a novel Patient Empowerment and Physician Alerting (PEPA) intervention would improve the proportion of seniors who were investigated and treated for osteoporosis after hip fracture. METHODS: We undertook a 6-month randomized controlled trial (RCT) in 48 women and men >/= 60 years old who had suffered a hip fracture and were admitted to a tertiary-care university hospital. The primary outcome measure was the proportion of participants offered one or more osteoporosis-specific 'best practices' measured using the Diagnosis and Management Questionnaire (DMQ). Participant responses were validated in part by physician report. RESULTS: In the PEPA intervention group, 19 (68%) were offered one or more components of best practice care compared with 7 (35%) in the 'usual care' group (p <.05). In the PEPA group, 15 (54%) (p <.01) were prescribed bisphosphonate therapy, 8 (29%) (p <.01) had a bone mineral density scan, 11 (39%) were prescribed calcium and vitamin D (p =.32), and 9 (32%) (p <.01) were prescribed exercise. In the usual care group, 0 (0%) were prescribed bisphosphonate therapy, a bone mineral density assessment, or exercise and 6 (30%) were prescribed calcium and vitamin D. CONCLUSIONS: This simple, inexpensive PEPA intervention resulted in far superior clinical management than did usual care in a population at high risk of future hip fracture.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».