Predicting completion of follow-up in prospective orthopaedic trauma research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Orthopaedic trauma studies that collect long-term outcomes are expensive and maintaining high rates of follow-up can be challenging. Knowing what factors influence completion of follow-up could allow interventions to improve this. We aimed to assess which factors influence completion of follow-up in the 12 months following surgery in prospective orthopaedic trauma research. DESIGN: Prospective Cohort Study. SETTING: Level 1 Trauma Center, Vancouver, Canada. PARTICIPANTS: Eight hundred seventy patients recruited to 4 prospective studies investigating the outcomes of operatively treated lower extremity fractures. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Completion of follow-up defined as completion of all outcome measures at all time points up to 12 months following injury. RESULTS: Univariate analysis and subsequent analysis by building a reductive multivariate regression model allowed for estimation of the influence of factors in completion of follow-up.Eight hundred seventy patients with complete data had previously been recruited and were included in the analysis. Seven hundred seven patients (81.2%) completed follow-up to 12 months. Factors associated with completion of follow up included higher physical component score of SF-36 at baseline, not being on social assistance at the time of injury, being married and having a higher level of educational attainment. CONCLUSIONS: Our study has demonstrated several important factors identifiable at baseline which are associated with a failure to complete follow-up. Although these factors are not modifiable themselves, we advocate that researchers designing studies should plan for additional follow-up resources and interventions for at risk patients. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV.
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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 | 0,040 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».