Feasibility of using administrative data for identifying medical reasons to delay hip fracture surgery: a Canadian database study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».