Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Hip fractures rank in the top 10 of all-cause disability worldwide, and the number of hip fractures is expected to rise to more than 6 million per year by 2050.1,2 Demographic projections by Statistics Canada indicate that, by the year 2036, 1 in 4 Canadians will be older than 653 years and that the annual number of hip fractures is likely to exceed 88,000 in Canada and 500,000 in the United States.1,4–6 Over half of hip fractures (54%) are femoral neck fractures, two-thirds of which are typically displaced and treated with arthroplasty, whereas one-third are undisplaced and treated with internal fixation. We conducted 2 multicenter, randomized controlled trials focusing on the management options for fractures of the femoral neck. The FAITH (Fixation using Alternative Implants for the Treatment of Hip fractures) trial compared the intervention of cancellous screws with a sliding hip screw in 1079 patients 50 years of age or older with a low-energy displaced or undisplaced femoral neck fracture, while the HEALTH (Hip Fracture Evaluation with Alternatives of Total Hip Arthroplasty vs. Hemiarthroplasty) trial compared the intervention of total hip arthroplasty with hemiarthroplasty in 1441 patients 50 years of age or older with low-energy displaced femoral neck fractures.7,8 Please refer to the Study Summaries portion of the supplement for further details on these 2 trials. The data collected as part of the FAITH and HEALTH trials provide a unique opportunity to answer highly relevant clinical questions in this fracture population. The following supplement is dedicated to addressing 12 highly relevant clinical questions using data from the FAITH and HEALTH trials.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,532 | 0,346 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».