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Enregistrement W2768928296 · doi:10.1097/md.0000000000009012

Improvements in osteoporosis testing and care are found following the wide scale implementation of the Ontario Fracture Clinic Screening Program

2017· article· en· W2768928296 sur OpenAlexafffundabout
Dorcas Beaton, Muhammad Mamdani, Hong Zheng, Susan Jaglal, Suzanne M. Cadarette, Earl R. Bogoch, Joanna E. M. Sale, R. Sujic, Ravi Jain

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensOsteoporosis CanadaUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesAmgen CanadaNovo NordiskOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesF. Hoffmann-La RocheGlaxoSmithKlineOsteoporosis CanadaAmgenPfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineOsteoporosisPhysical therapyPsychological interventionOrthopedic surgeryIntervention (counseling)Fragility fractureBone mineralEmergency medicineSurgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated a system-wide impact of a health intervention to improve treatment of osteoporosis after a fragility fracture. The intervention consisted of assigning a screening coordinator to selected fracture clinics to identify, educate, and follow up with fragility fracture patients and inform their physicians of the need to evaluate bone health. Thirty-seven hospitals in the province of Ontario (Canada) were assigned a screening coordinator. Twenty-three similar hospitals were control sites. All hospitals had orthopedic services and handled moderate-to-higher volumes of fracture patients. Administrative health data were used to evaluate the impact of the intervention.Fragility fracture patients (≥50 years; hip, humerus, forearm, spine, or pelvis fracture) were identified from administrative health records. Cases were fractures treated at 1 of the 37 hospitals assigned a coordinator. Controls were the same types of fractures at the control sites. Data were assembled for 20 quarters before and 10 quarters after the implementation (from January 2002 to March 2010). To test for a shift in trends, we employed an interrupted time series analysis-a study design used to evaluate the longitudinal effects of interventions, through regression modelling. The primary outcome measure was bone mineral density (BMD) testing. Osteoporosis medication initiation and persistence rates were secondary outcomes in a subset of patients ≥66 years of age.A total of 147,071 patients were used in the analysis. BMD testing rates increased from 17.0% pre-intervention to 20.9% post-intervention at intervention sites (P < .01) compared with no change at control sites (14.9% and 14.9%, P = .33). Medication initiation improved significantly at intervention sites (21.6-23.97%; P = .02) but not at control sites (17.5-18.5%; P = .27). Persistence with bisphosphonates decreased at all sites, from 59.9% to 56.4% at intervention sites (P = .02) and more so from 62.3% to 54.2% at control sites (P < .01) using 50% proportion of days covered (PDC 50).Significant improvements in BMD testing and treatment initiation were observed after the initiation of a coordinator-based screening program to improve osteoporosis management following fragility fracture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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