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Enregistrement W2905248904 · doi:10.1136/bmjopen-2017-020372

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

2018· article· en· W2905248904 sur OpenAlexafffundabout
Katie Jane Sheehan, Adrian R. Levy, Boris Sobolev, Pierre Guy, Michael Tang, Lisa Kuramoto, Jason M. Sutherland, Lauren A Beaupré, Suzanne N. Morin, Edward J. Harvey, Nick Bradley

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcGill UniversityVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineObservational studyHip fractureEpidemiologyGerontologyFamily medicineInternal medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,113
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,293
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1130,293
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0140,021
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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