Operationalising a conceptual framework for a contiguous hospitalisation episode to study associations between surgical timing and death after first hip fracture: a Canadian observational study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We describe steps to operationalise a published conceptual framework for a contiguous hospitalisation episode using acute care hospital discharge abstracts. We then quantified the degree of bias induced by a first abstract episode, which does not account for hospital transfers. DESIGN: Retrospective observational study. SETTING: All acute care hospitals in nine Canadian provinces. PARTICIPANTS: We retrieved acute hospitalisation discharge abstracts for 189 448 patients aged 65 years and older admitted to acute care with hip fracture between 2003 and 2013. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The percentage of patients treated surgically, delayed to surgery (defined as two or more days after admission) and dying, between contiguous hospitalisation episodes and the first abstract episodes of care. RESULTS: Using contiguous hospitalisation episodes, 91.6% underwent surgery, 35.7% were delayed two or more days after admission and 6.7% died postoperatively, whereas, using the first abstract only, these percentages were 83.7%, 32.5% and 6.5%, respectively. CONCLUSION: We demonstrate that not accounting for hospital transfers when evaluating the association between surgical timing and death underestimates reporting of the percentage of patients treated surgically and delayed to surgery by 9%, and the percentage who die after surgery by 3%. Researchers must be aware of this potential and avoidable bias as, depending on the purpose of the study, erroneous inferences may be drawn.
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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 | 0,113 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».