Hospital mortality after hip fracture surgery in relation to length of stay by care delivery factors
Notice bibliographique
Résumé
Two hypotheses were offered for the effect of shorter hospital stays on mortality after hip fracture surgery: worsening the quality of care and shifting death occurrence to postacute settings.We tested whether the risk of hospital death after hip fracture surgery differed across years when postoperative stays shortened, and whether care factors moderated the association.Analysis of acute hospital discharge abstracts for subgroups defined by hospital type, bed capacity, surgical volume, and admission time.153,917 patients 65 years or older surgically treated for first hip fracture.Risk of hospital death.We found a decrease in the 30-day risk of hospital death from 7.0% (95%CI: 6.6-7.5) in 2004 to 5.4% (95%CI: 5.0-5.7) in 2012, with an adjusted odds ratio [OR] 0.71 (95%CI: 0.63-0.80). In subgroup analysis, only large community hospitals showed the reduction of ORs by calendar year. No trend was observed in teaching and medium community hospitals. By 2012, the risk of death in large higher volume community hospitals was 34% lower for weekend admissions, OR = 0.66 (95%CI: 0.46-0.95) and 39% lower for weekday admissions, OR = 0.61 (95%CI: 0.40-0.91), compared to 2004. In large lower volume community hospitals, the 2012 risk was 56% lower for weekend admissions, OR = 0.44 (95%CI: 0.26-0.75), compared to 2004.The risk of hospital death after hip fracture surgery decreased only in large community hospitals, despite universal shortening of hospital stays. This supports the concern of worsening the quality of hip fracture care due to shorter stays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».