MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3111938044 · doi:10.2196/25607

Secondary Prevention of Hip Fragility Fractures During the COVID-19 Pandemic: Service Evaluation of “MRS BAD BONES”

2020· article· en· W3111938044 sur OpenAlexvenueno aff
Alastair Stephens, Hannah Rudd, Emilia Stephens, Jayne Ward

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity Hospitals Coventry and Warwickshire NHS TrustUniversity of Warwick
Mots-clésMedicineOsteoporosisFemoral neckHip fractureMedical prescriptionOsteonecrosis of the jawPandemicRheumatologySmoking cessationPhysical therapyPopulationInternal medicineEmergency medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BisphosphonateDiseaseNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Management of osteoporosis is an important consideration for patients with femoral neck fractures due to the morbidity and mortality it poses. The input of orthogeriatric teams is invaluable in coordinating secondary fragility fracture prevention. The COVID-19 pandemic resulted in the rapid restructuring of health care teams and led to the redeployment of orthogeriatricians. OBJECTIVE: This study aimed to determine the impact COVID-19 had on the secondary prevention of fragility fractures among patients with femoral neck fractures, and to optimize management in this population. METHODS: A retrospective audit was conducted of patients with femoral neck fractures before and after the lockdown in response to the COVID-19 pandemic in the United Kingdom. A reaudit was conducted following the development of our new mnemonic, "MRS BAD BONES," which addressed key factors in the assessment and management of osteoporosis: medication review, rheumatology/renal advice, smoking cessation; blood tests, alcohol limits, DEXA (dual energy X-ray absorptiometry) scan; bone-sparing medications, orthogeriatric review, nutrition, exercise, supplements. The Fisher exact test was used for comparison analyses between each phase. RESULTS: Data for 50 patients were available in each phase. The orthogeriatric team reviewed 88% (n=44) of patients prelockdown, which fell to 0% due to redeployment, before recovering to 38% (n=19) in the postintervention period. The lockdown brought a significant drop in the prescription of vitamin D/calcium supplements from 81.6% (n=40) to 58.0% (n=29) (P=.02); of bone-sparing medications from 60.7% (n=17) to 18.2% (n=4) (P=.004), and DEXA scan requests from 40.1% (n=9) to 3.6% (n=1) (P=.003). Following the implementation of our mnemonic, there was a significant increase in the prescription of vitamin D/calcium supplements to 85.7% (n=42) (P=.003), bone-sparing medications to 72.4% (n=21) (P<.001), and DEXA scan requests to 60% (n=12) (P<.001). CONCLUSIONS: The redeployment of the orthogeriatric team, due to the COVID-19 pandemic, impacted the secondary prevention of fragility fractures in the study population. The "MRS BAD BONES" mnemonic significantly improved management and could be used in a wider setting.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR AgingMême sujetCOVID-19 and healthcare impactsTravaux en français237 207