Trends in Operative and Nonoperative Hip Fracture Management 1990–2014: A Longitudinal Analysis of Manitoba Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate longitudinal trends in the use of total hip arthroplasty (THA), hemiarthroplasty (HA), internal fixation (IF), and nonoperative management and to identify individual-level factors associated with nonoperative treatment of hip fracture (HF). DESIGN: Longitudinal analysis of administrative data. SETTING: Manitoba, Canada. PARTICIPANTS: All adults who experienced nontraumatic hip fractures between 1990 and 2014 (N = 19,626; mean age 80.6, 72.3% female). MEASUREMENTS: Billing codes were used to identify surgical treatment, and trends in treatment over time were examined. Regression models were developed to identify individual factors associated with receiving nonoperative management. RESULTS: Use of THA increased from 0.6% for all HFs in 1990-94 to 5.3% in 2010-14, use of HA increased from 19.3% to 29.7%, and use of IF declined from 71.8% to 59.9% (P < .001 for all); increase in THA and HA were largest in individuals with femoral neck fracture. Nonoperative management declined from 8.3% in 1990-94 to 5.1% in 2010-14 (P < .001). Factors associated with nonoperative management included aged 90 and older, male sex, residing in a care facility before fracture, and rural residence. CONCLUSION: HF is increasingly treated with THA and HA, whereas rates of nonoperative management and IF are declining. Future efforts should focus on ensuring that all individuals are optimally triaged to the best procedure for them, with nonoperative management considered for individuals with extremely poor prefracture health.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».