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Enregistrement W2890545179 · doi:10.5770/cgj.21.308

Patient and Caregiver Understanding of Prognosis After Hip Fracture

2018· article· en· W2890545179 sur OpenAlexaffvenueabout
Rachel Eikelboom, Anna R. Gagliardi, Rajiv Gandhi, Christine Soong, Peter Cram

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensSinai Health SystemToronto Western HospitalToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSeriousnessHip fractureTimelineRehabilitationQuality of life (healthcare)Physical therapyInternal medicineEmergency medicineOsteoporosisNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundHip fracture (HF) is common and requires communication between patient, family, surgeons, and hospitalists. Patient and family understanding of the seriousness of HF is unclear.MethodsWe interviewed older patients (age > 65 years) hospitalized with HF at two Canadian academic hospitals, or their surrogate decision-makers (SDMs). We used qualitative methods to explore understanding of HF treatment options and prognosis. Participants estimated probability of mortality and living independently 30 days after surgery. Results were compared with estimates from the National Surgery Quality Improvement Program (NSQIP) surgical risk calculator.Results9 patients and 3 SDMs were interviewed. Mean age of 12 patients was 82.5 years (75% female). Participants were uncertain about recovery timeline and degree of functional recovery, as well as content and duration of rehabilitation. Participants’ mean estimated 30-day mortality of 6.7% did not differ significantly from estimated mortality predicted by NSQIP (7.5%; p = .88). Participants’ mean estimated probability of living independently 30 days after surgery was 90.8% (range 65–100%).ConclusionsOlder patients and SDMs lack understanding about prognosis and functional recovery even after providing informed consent for HF surgery. Clinical teams should improve communication of prognosis and recovery information to patients and surrogates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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