The impact of a standardized order set for the management of non-hip fragility fractures in a Fracture Liaison Service
Notice bibliographique
Résumé
We analysed the impact of a standardized order set empowering staff nurses to independently manage a Fracture Liaison Service over a 9-month period. Nurses identified between 30 and 70 % of non-hip fragility fractures to the unit in charge of management over time. The latter managed 58 % of referred patients. INTRODUCTION: The main goal of this study was to evaluate the impact of a standardized order set empowering nurses to independently manage a fracture liaison service (FLS). METHODS: Since November 2014, an order set allowed nurses of a Montreal hospital, Quebec, Canada to entirely manage an FLS on their own. Nurses followed an 6-h training program on-site. Emergency department (ED) and orthopaedic outpatient clinic (OC) nurses identified non-hip fragility fractures. Medical day treatment unit (MDTU) nurses were in charge of the management (investigation and treatment initiation). The list of patients, 50 years and older, with a fracture were retrieved for the period of November 2014 to July 2015. Performance was assessed with the rate of identification over time and the rate of management of non-hip fragility fractures. RESULTS: Over the 9-month period, 346 patients of ≥50 years old were seen for a fracture, of which 190 met fragility criteria (excluding hip fractures). A sinusoid pattern of rates of identification between 30-70 % was observed over time. An average proportion of 58.1 % of fracture patients were managed by MDTU nurses. CONCLUSIONS: A standardized order set legally allowing nurses to manage an FLS led to identification rates varying from 30-70 % and a management rate close to 60 % for referred patients over a 9-month period, which largely exceeds that of standard care. Identification was mostly compromised by difficulty integrating the order set into routine practice. Enforcement of the hospital policy on fragility fractures could help yield efficiency of identification of osteoporosis-related fractures by the staff.
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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 ».