Patient and Caregiver Understanding of Prognosis After Hip Fracture
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».