A multicenter observational study on the distribution of orthopaedic fracture types across 17 low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the regional distribution of fractures sustained by women and health care system characteristics across 17 low- and middle-income countries (LMICs). METHODS: The INternational ORthopaedic MUlticentre Study in fracture care (INORMUS) is an observational study collecting data on patients in LMICs who sustained a fracture or musculoskeletal injury. As a planned analysis for the INORMUS study, we explored differences in fracture locations and demographics reported among 9878 female patients who sustained a fracture within 17 LMICs in 5 regions (China, Africa, India, Other Asia, and Latin America). RESULTS: Half of our study population (49.6%) was ≥60 years of age. Across all regions, 58.3% of patients possessed health insurance. Latin America possessed the highest proportion (88.8%) of health insurance, while in Africa, patients possessed the lowest (18.0%). Falls from standing were the most prevalent mechanism of injury (51.7%) followed by falls from height (12.8%) and motorcycle-related road traffic injuries (9.7%). The majority of the fractures (65.6%) occurred in patients aged 50 and older. Hip fractures were the most common fracture (26.8%), followed by tibia/fibula (12.6%) and spine fractures (9.7%). Open fractures accounted for 7.6% of fractures and were most commonly tibia/fibula fractures (35.1%). Despite these severe injuries, less than one-third (28.8%) of patients were transported for care after sustaining a fracture by ambulance. Regionally, a majority of female patients in Africa were working age and suffered tibia/fibula (21.6%) and femur fractures (14.0%). Patients in the regional category Other Asia, suffered the highest frequencies of open fractures (9.6% low grade, 7.1% high grade), and disproportionately from motorcycle road traffic injuries (29.9%). CONCLUSION: Across all regions, the most significant source of fracture burden was in the elderly, and included common fragility fractures, such as hip fractures. Notable regional deviations in fracture distributions were observed within Africa, and Other Asia. Across all studied LMICs, ambulance usage was low, and health insurance coverage was particularly low in Africa and India.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».