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Enregistrement W2222838744

The upcoming epidemic of fragility fractures in Canada.

2003· editorial· en· W2222838744 sur OpenAlexaboutno aff
Peter C. O’Brien

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2003
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolytraumaPopulation ageingPopulationOsteoporosisHip fractureEmergency medicineMedical emergencyEnvironmental healthInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The population in Canada is aging. In 1997, Statistics Canada recorded that 12% of the population was over 65 years of age and 1% over 85 years, and predicted that by 2041, 25% will be over 65 years of age and 4% will be 85 years or older.1 Age is a major risk factor for low-energy fracture. Over the next few decades a major increase is anticipated in the number of patients with fragility fractures (hip, spine, tibia, humerus, radius) requiring in-hospital treatment for their injuries. Between 1981 and 1995, the number of hip fractures in Canada increased from 17 823 to 27 375. The number has continued to increase and is expected to reach 88 124 by 2041.2 In the elderly, hip fractures can cause considerable morbidity and mortality, consuming large amounts of health care resources. The direct cost in Canada of treating osteoporosis is estimated at $1.3 billion annually.3 In this issue (page 446), Lieberman and associates4 note that the aging population has already affected the delivery of surgical care in Quebec. An ever-increasing number of elderly patients are admitted to level I trauma hospitals with single-limb, low-energy injuries resulting from falls. These patients use expensive in-hospital resources (beds and operating room time) that historically have been used by younger patients with complex polytrauma. To ensure that tertiary and quaternary facilities remain available to those who need them, the authors suggest a change in the way geriatric patients suffering low-energy injuries are triaged to hospitals. The epidemic of geriatric fragility fractures in Canada is beginning. Without thoughtful planning, these patients will use hospital facilities and resources that have been designated for others. Triage of single-limb, low-energy injuries away from level I trauma centres is important, but community level hospitals cannot be expected to care for the large volume of patients. Governments must allocate new funds to care for such patients so that appropriate discharge facilities are available. Many patients now spend longer than necessary in acute care hospitals because access to rehabilitation and appropriate alternative care facilities is inadequate. Canada needs specialized centres designed to provide excellent care to geriatric patients with fractures in a cost-effective way. One possible model would involve designated regional hip fracture care facilities. Ideally, such facilities would be affiliated with an acute care hospital but would function as a separate service. The ratio of nursing, physiotherapy, occupational therapy and social work staff could be adjusted according to the level of care needed; medical, surgical, nursing and rehabilitation expertise also could be specifically targeted. This likely would be more cost efficient and improve patient outcomes. It would also enhance research and educational opportunities. The geriatric fragility fracture epidemic will have a significant impact on health care delivery. Lieberman and colleagues have shown that the time for action is now.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

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