A scorecard for osteoporosis in Canada and seven Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
The scorecard evaluates the burden and management of osteoporosis in Canada and how care pathways differ across Canadian provinces. The results showed there are inequities in patients' access to diagnosis, treatment, and post-fracture care programs in Canada. Interventions are needed to close the osteoporosis treatment gap and minimize these inequities. INTRODUCTION: The purpose of this study was to develop a visual scorecard that assesses the burden of osteoporosis and its management within Canada and seven Canadian provinces. METHODS: We adapted the Scorecard for Osteoporosis in Europe (SCOPE) to score osteoporosis indicators for Canada and seven provinces (British Columbia, Alberta, Saskatchewan, Ontario, Quebec, New Brunswick, and Newfoundland). We obtained data from a comprehensive literature review and interviews with osteoporosis experts. We scored 20 elements across four domains: burden of disease, policy framework, service provision, and service uptake. Each element was scored as red, yellow, or green, indicating high, intermediate, or low risk, respectively. Elements with insufficient data were scored black. RESULTS: Canada performed well on several elements of osteoporosis care, including high uptake of risk assessment algorithms and minimal wait times for hip fracture surgery. However, there were no established fracture registries, and reporting on individuals with high fracture risk who remain untreated was limited. Furthermore, osteoporosis was not an official health priority in most provinces. Government-backed action plans and other osteoporosis initiatives were primarily confined to Ontario and Alberta. Several provinces (Saskatchewan, New Brunswick, Newfoundland) did not have any registered fracture liaison service (FLS) programs. Access to diagnosis and treatment was also inconsistent and reimbursement policies did not align with clinical guidelines. CONCLUSION: Government-backed action plans are needed to address provincial inequities in patients' access to diagnosis, treatment, and FLS programs in Canada. Further characterization of the treatment gap and the establishment of fracture registries are critical next steps in providing high-quality osteoporosis care.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».