Identifying and Addressing Barriers to Osteoporosis Treatment Associated with Improved Outcomes: An Observational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and address patient-reported barriers in osteoporosis care after a fracture. METHODS: A longitudinal cohort of fragility fracture patients over 50 years of age was seen in a provincewide fracture liaison service. Followup interviews were done at 6 months for osteoporosis care indicators. Univariate statistics were used to describe baseline characteristics, osteoporosis-related outcomes, and reasons cited for not achieving them. Two phases of this program were compared (Phase I: education and communication, and Phase II: risk assessment education and communication). Phase II was further divided into those who fully participated and those who declined. RESULTS: Phase I (n = 3997) had lower testing and treatment rates than Phase II (n = 1363). Rates were highest in those confirmed as having participated in Phase II (n = 569). Phase II nonparticipants (n = 794) had results as in Phase I. In Phase I, the main patient-reported barriers for not visiting their physician or not having a bone mineral density (BMD) test were patient- and physician-oriented (e.g., being instructed by their physician to not have the BMD test). In Phase II, BMD testing was part of the program, thus the main barriers were around treatment choices. Phase II eligible nonparticipants experienced many of the same barriers as Phase I patients, with lower BMD testing rates (54.9% and 65.4%, respectively). CONCLUSION: Evaluating and addressing barriers to guideline implementation reduced those barriers and was associated with higher downstream treatment rates. Monitoring barriers in a program like this provides useful insights for program changes and research interventions.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».