In-hospital mortality after hip fracture by treatment setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Where patients with hip fracture undergo treatment may influence their outcome. We compared the risk of in-hospital death after hip fracture by treatment setting in Canada. METHODS: We examined all discharge abstracts from the Canadian Institute for Health Information with diagnosis codes for hip fracture involving patients 65 years and older who were admitted to hospital with a nonpathological first hip fracture between Jan. 1, 2004, and Dec. 31, 2012, in Canada (excluding Quebec). We compared the risk of in-hospital death, overall and after surgery, between teaching hospitals and community hospitals of various bed capacities, accounting for variation in length of stay. RESULTS: Compared with the number of deaths per 1000 admissions at teaching hospitals, there were an additional 3 (95% confidence interval [CI] 1-6), 14 (95% CI 10-18) and 43 (95% CI 35-51) deaths per 1000 admissions at large, medium and small community hospitals, respectively. For the risk of in-hospital death overall, the adjusted odds ratios (ORs) were 1.05 (95% CI 0.99-1.11), 1.16 (95% CI 1.09-1.24) and 1.44 (95% CI 1.31-1.57) at large, medium and small community hospitals, respectively, compared with teaching hospitals. For the risk of postsurgical death in hospital, the adjusted ORs were 1.06 (95% CI 1.00-1.13), 1.13 (95% CI 1.04-1.23) and 1.18 (95% CI 0.87-1.60) at large, medium and small community hospitals, respectively. INTERPRETATION: Compared with teaching hospitals, the risk of in-hospital death among patients with hip fracture was higher at medium and small community hospitals, and the risk of in-hospital death after surgery was higher at medium community hospitals. No differences were found between teaching and large community hospitals. Future research should examine the role of volume, demand and bed occupancy for observed differences.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 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 ».