Agreement between physicians’ and nurses’ clinical decisions for the management of the fracture liaison service (4iFLS): the Lucky Bone™ program
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: We determined if nurses can manage osteoporotic fractures in a fracture liaison service by asking a rheumatologist and an internist to assess their clinical decisions. Experts agreed on more than 94 % of all nurses' actions for 525 fragility fracture patients, showing that their management is efficient and safe. INTRODUCTION: A major care gap exists in the investigation of bone fragility and initiation of treatment for individuals who have sustained a fragility fracture. The implementation of a fracture liaison service (FLS) managed by nurses could be the key in resolving this problem. The aim of this project was to obtain agreement between physicians' and nurses' clinical decisions and evaluate if the algorithm of care is efficient and reliable for the management of a FLS. METHODS: Clinical decisions of nurses for 525 subjects in a fracture liaison service between 2010 and 2013 were assessed by two independent physicians with expertise in osteoporosis treatment. RESULTS: Nurses succeeded in identifying all patients at risk and needed to refer 27 % of patients to an MD. Thereby, they managed autonomously 73 % of fragility fracture patients. No needless referrals were made according to assessing physicians. Agreement between each evaluator and nurses was of >97 %. Physicians' decisions were the same in >96 %, and Gwet AC11 coefficient was of >0.960 (almost perfect level of agreement). All major comorbidities were adequately managed. CONCLUSIONS: High agreement between nurses' and physicians' clinical decisions indicate that the independent management by nurses of a fracture liaison service is safe and should strongly be recommended in the care of patients with a fragility fracture. This kind of intervention could help resolve the existing care gap in bone fragility care as well as the societal economic burden associated with prevention and treatment of fragility fractures.
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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 | 0,000 |
| 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 ».