Predictors of Loss to Follow-up in Hip Fracture Trials: A Secondary Analysis of the FAITH and HEALTH Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hip fracture trials often suffer substantial loss to follow-up due to difficulties locating and communicating with participants or when participants, or their family members, withdraw their consent. We aimed to determine which factors were associated with being unable to contact FAITH and HEALTH participants for their 24-month follow-up and to also determine which factors were associated with their withdrawal of consent. METHODS: We conducted 2 multivariable logistic regression analyses to determine which factors were predictive of being unable to contact participants at 24 months postfracture and withdrawal of consent within 24 months of their fracture. Results were reported as odds ratios, 95% confidence intervals, and associated P-values. All tests were 2-tailed with alpha = 0.05. RESULTS: We were unable to contact 123 of 2520 participants (4.9%) for their 24-month follow-up visits and 124 (4.9%) withdrew their consent from the trial. Being non-White (P = 0.003), enrolled from a non-European hospital (P < 0.001), and treated with arthroplasty (P < 0.001) were associated with an increased odds of not completing the 24-month follow-up visit. Being enrolled from a hospital in the United States (P = 0.02), from a hospital in Oceania, India, or South Africa (P < 0.001) as compared to a European hospital, and treated with arthroplasty (P < 0.001) were associated with an increased odds of consent withdrawal. DISCUSSION: Certain factors may be predictive of loss to follow-up in hip fracture trials. We suggest that the identification of such factors may be used to inform and improve retention strategies in future orthopaedic hip fracture trials. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic Level II. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,041 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».