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Enregistrement W2759553215 · doi:10.5770/cgj.20.273

The Incidence of Hip Fractures in Long-Term Care Homes in Saskatchewan from 2008 to 2012: an Analysis of Provincial Administrative Databases

2017· article· en· W2759553215 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lilian Thorpe, Susan J. Whiting, Wenbin Li, William Dust, Thomas Hadjistavropoulos, Gary Teare

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of ReginaSaskatchewan Health Quality CouncilUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)DemographyCohortPopulationChristian ministryEpidemiologyGerontologyHip fractureDatabasePediatricsOsteoporosisEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundHip fractures (HFs) represent an important cause of morbidity and mortality among adults in long-term care (LTC), but lack of detailed epidemiological data poses challenges to intervention planning. We aimed to determine the incidence of HFs among permanent LTC residents in Saskatchewan between 2008 and 2012, using linked, provincial administrative health databases, exploring associations between outcomes and basic individual and institutional characteristics.MethodsWe utilized the Ministry of Health databases to select HF cases based on ICD 10 diagnoses fracture of head and neck of femur, pertrochanteric fracture and subtrochanteric fracture of femur. HF incidence rates in LTC were compared to older adults in the general population.ResultsLTC residents were more likely to be female overall (65.5%), although this varied by age, with only 46.6% female in those under 65, but 77% female among those 90 years and older. Mean age of residents was highest in rural centres (85.2 yrs) and lowest in medium–large centres (81.0 yrs). Of 6,230 cases of HFs in the province during the study period, 2,743 (44%) were in the LTC cohort. Incidence rates per 1,000 person years increased with age and were higher in the LTC group (F = 68.6, M = 49.8) than the overall population (F = 1.62, M = 0.73). Rates of HFs in the province and in LTC were higher in females than males in all age groups, except for the youngest (< 65 years), where males had higher rates, and the oldest category (90+) where rates were similar. Women 90+ years in larger LTC had significantly higher (p = .035) HF rates than those in smaller LTC, and also had significantly (p = .001) higher rates in medium-large compared to smaller population centres. However, after age standardization to the overall SK population, it was apparent that the larger LTC facilities and the medium-large population centres had overall lower HF rates than the small and medium LTC facilities and the small urban and rural PCs, respectively. One health region had particularly high rates, even when accounting for age and sex composition.ConclusionBoth HF numbers and incidence rates were higher in LTC compared to the overall population, with higher rates in older women, small to medium size LTC, and particular health regions. Our data suggest the need for further exploration of potentially remediable factors for HFs in smaller LTCs, and for targeting specific facilities and regions with outlying HF rates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,010
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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