994 CURRENT SECONDARY PREVENTION AFTER HIP FRACTURE IN ENGLAND AND WALES—RESULTS FROM THE NATIONAL HIP FRACTURE DATABASE (NHFD)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction National clinical audit seeks to enhance the quality of care of the 75,000 people who break their hip in the UK each year. A key aim for the National Hip Fracture Database (NHFD) is to encourage secondary fracture prevention through bone health assessment and the appropriate provision of anti-osteoporosis medication (AOM). We set out to describe trends in anti-osteoporosis medication prescription, and to examine the types of oral and injectable AOM being prescribed both before and after a hip fracture. Method We used data freely available from the NHFD www.nhfd.co.uk to analyse trends in oral and injectable AOM prescription across a quarter of a million patients presenting between 2016 and 2020, and more detailed information on the individual type of AOM prescribed for 63,284 patients from 171 hospitals in England and Wales who presented in 2020. Results Most patients (88.2%) were not taking any AOM when they presented with hip fracture. Half of all patients (49.9%) were prescribed AOM treatment by the time of discharge, but the proportion deemed ‘inappropriate for AOM’ varied hugely (0.2–83.6%) in different hospitals. Nearly two thirds (64%) of those who were previously taking an oral bisphosphonate were simply discharged on the same type of medication. The total number of patients started on oral medication fell by 11.4% over 5 years. The number started on injectable AOM almost doubled to 14.4% over the same period, but remains hugely variable across the country, with rates ranging 0–67% across different units. Conclusion A recent hip fracture is a strong risk factor for future fractures. If teams are to learn from each other’s experience and patients are to be protected against further fragility fractures the huge variability in approaches, and in particular to the use of injectables, in different trauma units across England and Wales requires further investigation.
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».