Patient preferences for nutritional supplementation to improve fracture healing: a discrete choice experiment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Vitamin D is often prescribed as an adjuvant therapy to aid fracture healing due to its biological role in bone health. However, the optimal frequency, dosage and duration of vitamin D supplementation for non-osteoporotic fracture healing has not been established. The objective of this study was to determine patient preferences for fracture healing relative to hypothetical vitamin D supplementation dosing options. DESIGN: Discrete choice experiment. SETTING: Level 1 trauma centre in Baltimore, Maryland, USA. PARTICIPANTS: 199 adult (18-60 years) patients with a fracture. PRIMARY OUTCOME MEASURES: Parameter estimates of utility for fracture healing relative to dosing regimens were analysed using hierarchical Bayesian modelling. RESULTS: A reduced risk of reoperation (34.3%) and reduced healing time (24.4%) were the attributes of greatest relative importance. The highest mean utility estimates were for a one-time supplementation dose (ß=0.71, 95% CI 0.41 to 1.00) followed by a reduced risk of reoperation (ß=0.41 per absolute % reduction, 95% CI 0.0.36 to 0.46). Supplementation for 24 weeks in duration (ß=-0.83, 95% CI -1.00 to -0.67) and a daily supplement (ß=-0.29, 95% CI -0.47 to -0.11) had the lowest mean utilities. The 'no supplement' option had a large negative value suggesting supplementation was generally desirable in this sample population. Among other possible clinical scenarios, patients expected a 2% reduction in the absolute risk of reoperation or a 3.1-week reduction in healing time from the baseline to accept a treatment regimen requiring two separate doses of supplementation, two blood tests and a cost of $20 within 3 months of injury. CONCLUSIONS: Patients with orthopaedic trauma demonstrated strong willingness to take a vitamin D supplement that would decrease risk of reoperation and reduce healing time. Furthermore, these findings specify the required decrease in reoperation risk and reduction in healing time patients would expect to adhere to possible vitamin D dosing regimens.
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 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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».