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Enregistrement W4313271215 · doi:10.1136/bmjopen-2022-065599

Postsurgery paths and outcomes for hip fracture patients (POST-OP HIP PATHS): a population-based retrospective cohort study protocol

2022· article· en· W4313271215 sur OpenAlexaffabout
Chantal Backman, Soha Shah, Colleen Webber, Luke Turcotte, Daniel I. McIsaac, Steve Papp, Anne Harley, Paul E. Beaulé, Véronique French-Merkley, Randa Berdusco, Stéphane Poitras, Peter Tanuseputro

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationHip fractureRetrospective cohort studyPhysical therapyAcute carePopulationCohort studyHealth careCohortEmergency medicineOsteoporosisSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Hip fracture patients receive varying levels of support posthip fracture surgery and often experience significant disability and increased risk of mortality. Best practice guidelines recommend that all hip fracture patients receive active rehabilitation following their acute care stay, with rehabilitation beginning no later than 6 days following surgery. Nevertheless, patients frequently experience gaps in care including delays and variation in rehabilitation services they receive. We aim to understand the factors that drive these practice variations for older adults following hip fracture surgery, and their impact on patient outcomes. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a retrospective population-based cohort study using routinely collected health administrative data housed at ICES. The study population will include all individuals with a unilateral hip fracture aged 50 and older who underwent surgical repair in Ontario, Canada between 1 January 2015 and 31 December 2018. We will use unadjusted and multilevel, multivariable adjusted regression models to identify predictors of rehabilitation setting, time to rehabilitation and length of rehabilitation, with predictors prespecified including patient sociodemographics, baseline health and characteristics of the acute (surgical) episode. We will examine outcomes after rehabilitation, including place of care/residence at 6 and 12 months postrehabilitation, as well as other short-term and long-term outcomes. ETHICS AND DISSEMINATION: The use of the data in this project is authorised under section 45 of Ontario's Personal Health Information Protection Act and does not require review by a Research Ethics Board. Results will be disseminated through conference presentations and in peer-reviewed journals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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