The burden of second hip fractures: provincial surgical hospitalizations over 15 years
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Second hip fractures account for up to 15% of all hip fractures. We sought to determine if the proportion of hip fracture surgeries for second hip fracture changed over time in terms of patient and fracture characteristics. <h3>Methods:</h3> We reviewed the records of patients older than 60 years hospitalized for hip fracture surgery between 1990 and 2005 in British Columbia. We studied the proportion of surgeries for second hip fracture among all hip fracture surgeries. Linear regression tested for trends across fiscal years for women and men. <h3>Results:</h3> We obtained 46 341 patient records. Second hip fracture accounted for 8.3% of hip fracture surgeries. For women the proportion of second hip fracture surgeries increased linearly from 4% to 13% with each age decade (<i>p</i> = 0.001) and across fiscal years (<i>p</i> = 0.002). In men the proportion of second hip fracture surgeries was 5% for each age decade between the ages of 60 and 90 years across fiscal years, increasing to 8% for men older than 90 years across fiscal years (<i>p</i> = 0.20). These sex-specific trends were similar for both pertrochanteric and transcervical fracture types. <h3>Conclusion:</h3> Second hip fracture surgeries account for an increasing proportion of hip fracture surgeries and may require more health care resources to minimize poorer reported outcomes. Future research should determine whether more health care resources are required to manage these patients and optimize their outcomes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».