Using population data to measure outcomes of care: the case of hip and knee replacements.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accumulating evidence points to overall improvements in health-related quality of life after joint replacement for osteoarthritis. Some patients, however, do not appear to benefit from joint replacement. This study investigates health outcomes of patients who underwent hip or knee replacement surgery. METHODS: Linked survey and administrative data were used to compare the health-related quality of life of individuals who underwent surgery (surgical group) with that of their contemporaries who did not (comparison group), adjusting for other determinants of health. Weighted multivariate linear regression analyses were conducted. RESULTS: When the results were adjusted for other covariates known to be associated with health, the surgical group reported lower functional health (post-operative) than did the comparison group. Differences ranged from 6% lower functional health among hip replacement patients diagnosed with osteoarthritis to 21% lower functional health for those with hip fractures. Among surgical patients with osteoarthritis, co-morbid conditions and being underweight were associated with lower post-operative functional health. INTERPRETATION: This study is a unique application of linked data to the study of health outcomes of joint replacement at the population level. Outcomes of joint replacement differed by the initial diagnosis or reason for the surgery. For patients with osteoarthritis, poorer post-operative health outcomes were associated with co-morbidites and with being underweight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».