ISQUA16-1366HIP FRACTURE MORTALITY BY TEACHING STATUS OF TREATING HOSPITAL
Notice bibliographique
Résumé
There is inconsistent evidence for an association between treatment setting and hospital mortality after hip fracture. This study compares the risk of hospital death between patients treated in teaching and community hospitals, controlling for potential confounders and length of stay. Analysis of 167,816 hip fracture patients aged 65 years and older entered into Canadian acute hospital discharge abstracts from 2004-2012. Cumulative incidence of hospital death by in-patient day, accounting for discharge as a competing event for teaching and community hospitals. The cumulative incidence of hospital death at in-patient day 30 was lowest for teaching hospital admissions (7.3%) and highest for small community hospital admissions (11.5%). The adjusted odds of hospital death were 12% (95% CI 1.06–1.19), 25% (95% CI 1.17–1.34), and 64% (95% CI 1.50–1.79) higher for large, medium, and small community versus teaching hospital admissions. The adjusted odds of nonoperative death were 1.6 (95% CI 1.42–1.86), and 3.4 times (95% CI 2.96–3.94) higher for medium and small community versus teaching hospital admissions. The adjusted odds of postoperative death were 14% (95% CI 1.07–1.22) and 20% (95% CI 1.10–1.31) higher at large and medium community versus teaching hospitals. The adjusted odds of postoperative death were largest at small community hospitals (OR = 1.25, 95% CI 0.92–1.70).
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 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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».