Exploring Canadian surgeons' decisions about postoperative weight bearing for their hip fracture patients
Notice bibliographique
Résumé
For older adults with osteoporosis, a fall resulting in hip fracture is a life-changing event from which only one-third fully recover. Current best evidence argues strongly for elderly patients to bear weight on their repaired hip fracture immediately after their surgery to maximize their chances of full or nearly full recovery. Patient stakeholders in Canada have argued that some surgeons fail to issue "weight-bearing-as-tolerated" (WBAT) orders in all eligible cases, protecting their bony repair but contributing to increased mortality and long-term disability rates. In collaboration with a national stakeholder organization, Bone and Joint Canada, we interviewed 20 orthopedic surgeons across Canada who perform hip fracture repair surgery, with the aim of understanding their attitudes and behavior toward patient management regarding weight bearing. Qualitative content analysis, in which themes are identified and agreed by multiple coders, suggested that both patient characteristics and surgeon factors influence surgeons' postoperative weight-bearing orders. While almost all respondents agreed that weight bearing as tolerated is indeed therapeutic for most hip fracture repair or replacement patients, surgeons also described certain patient characteristics that would diminish the value of immediate weight bearing, including poor bone quality and certain types of fracture pattern. Surgeon factors that affect postoperative mobilization orders include choice of construct, previous experience of construct failure, and lack of local audit data regarding past weight-bearing decisions and patient outcomes. Thus, although familiar with best practice guidelines, surgeons also have "rules to break the rules." In an era when "good" medicine leans toward science rather than art, the role of individual experience in decision making with regard to hip fracture care continues to be important and would benefit from being discussed openly.
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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 | 0,010 | 0,136 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».