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Enregistrement W2762768154 · doi:10.1136/bmjopen-2017-017869

Feasibility of using administrative data for identifying medical reasons to delay hip fracture surgery: a Canadian database study

2017· article· en· W2762768154 sur OpenAlexafffundabout
Pierre Guy, Katie Jane Sheehan, Suzanne N. Morin, James P. Waddell, Michael Dunbar, Edward J. Harvey, Susan Sirett, Boris Sobolev, Lisa Kuramoto, Michael Tang

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal HealthDalhousie UniversityUniversity of TorontoMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHip fractureHealth services researchDatabasePublic healthMedical emergencyInternal medicineNursingOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Failure to account for medically necessary delays may lead to an underestimation of early surgery benefits. This study investigated the feasibility of using administrative data to identify the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) 124 guideline list of conditions that appropriately delay hip fracture surgery. METHODS: We assembled a list of diagnosis and procedure codes to reflect the NICE 124 conditions. The list was reviewed and updated by an advanced clinical coder. The list was refined by five clinical experts. We then screened Canadian Institute for Health Information discharge abstracts for 153 918 patients surgically treated for a non-pathological first hip fracture between 1 January 2004 and 31 December 2012 for diagnosis codes present on admission and procedure codes that antedated hip fracture surgery. We classified abstracts as having medical reasons for delaying surgery based on the presence of these codes. RESULTS: In total, 10 237 (6.7%; 95% CI 6.5% to 6.8%) patients had diagnostic and procedure codes indicating medical reasons for delay. The most common reasons for medical delay were exacerbation of a chronic chest condition (35.9%) and acute chest infection (23.2%). The proportion of patients with reasons for medical delays increased with time from admission to surgery: 3.9% (95% CI 3.6% to 4.1%) for same day surgery; 4.7% (95% CI 4.5% to 4.8%) for surgery 1 day after admission; 7.1% (95% CI 6.9% to 7.4%) for surgery 2 days after admission; and 15.5% (95% CI 15.1% to 16.0%) for surgery more than 2 days after admission. The trend was seen for admissions on weekday working hours, weekday after hours and on weekends. CONCLUSION: Administrative data can be considered to identify conditions that appropriately delay hip fracture surgery. Accounting for medically necessary delays can improve estimates of the effectiveness of early surgery.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,150
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 enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,150
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,015
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,589
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,010 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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