The association of female sex with application of evidence-based practice recommendations for perioperative care in hip fracture surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sex and gender inequality is prevalent in health care, and affects receipt of health care services and outcomes. Our objective was to measure the association between sex and receipt of evidence-based perioperative care for hip fracture in Ontario. METHODS: This was a population-based retrospective cross-sectional analysis. We identified all Ontario residents aged 66 years and older who had hip fracture surgery between 2014 and 2016. After protocol registration, we measured the adjusted association between female sex and perioperative geriatric care (primary outcome), anesthesia consultations, regional analgesia and neuraxial anesthesia (secondary outcomes) using multilevel multivariable adjusted logistic regression. Pre-specified sensitivity analyses were also performed. RESULTS: We identified 22 661 patients who had hip fracture surgery; 16 162 (71.3%) were women. Women were less likely to receive perioperative geriatric care (adjusted odds ratio [OR] 0.80, 95% confidence interval [CI] 0.72 to 0.88) and anesthesia consultations (adjusted OR 0.89, 95% CI 0.80 to 0.98); women were more likely to have timely surgery (adjusted OR 1.26, 95% CI 1.17 to 1.36). Receipt of neuraxial anesthesia (adjusted OR 0.98, 95% CI 0.93 to 1.04) and regional analgesia (adjusted OR 1.00, 95% CI 0.94 to 1.07) were not different between sexes. INTERPRETATION: ClinicalTrials.gov, no. NCT03422497.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».