Days alive and at home after hip fracture: a cross-sectional validation of a patient-centred outcome measure using routinely collected data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Days alive and at home (DAH) is a patient centered outcome measureable in routinely collected health data. The validity and minimally important difference (MID) in hip fracture have not been evaluated. OBJECTIVE: We assessed construct and predictive validity and estimated a MID for the patient-centred outcome of DAH after hip fracture admission. METHODS: This is a cross-sectional observational study using linked health administrative data in Ontario, Canada. DAH was calculated as the number of days alive within 90 days of admission minus the number of days hospitalised or institutionalised. All hospital admissions (2012-2018) for hip fracture in adults aged >50 years were included. Construct validity analyses used Bayesian quantile regression to estimate the associations of postulated patient, admission and process-related variables with DAH. The predictive validity assessed was the correlation of DAH in 90 days with the value from 91 to 365 days; and the association and discrimination of DAH in 90 days predicting subsequent mortality. MID was estimated by averaging distribution-based and clinical anchor-based estimates. RESULTS: We identified 63 778 patients with hip fracture. The median number of DAH was 43 (range 0-87). In the 90 days after admission, 8050 (12.6%) people died; a further 6366 (10.0%) died from days 91 to 365. Associations between patient-level and admission-level factors with the median DAH (lower with greater age, frailty and comorbidity, lower if admitted to intensive care or having had a complication) supported construct validity. DAH in 90 days after admission was strongly correlated with DAH in 365 days after admission (r=0.922). An 11-day MID was estimated. CONCLUSION: DAH has face, construct and predictive validity as a patient-centred outcome in patients with hip fracture, with an estimated MID of 11 days. Future research is required to include direct patient perspectives in confirming MID.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».