Comparing the 30-Day Mortality for Hip Fractures in Patients with and without COVID-19: An Updated Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We conducted an updated meta-analysis to evaluate the 30-day mortality of hip fractures during the COVID-19 pandemic and assess mortality rates by country. We systematically searched Medline, EMBASE, and the Cochrane Library up to November 2022 for studies on the 30-day mortality of hip fractures during the pandemic. Two reviewers used the Newcastle–Ottawa tool to independently assess the methodological quality of the included studies. We conducted a meta-analysis and systematic review including 40 eligible studies with 17,753 patients with hip fractures, including 2280 patients with COVID-19 (12.8%). The overall 30-day mortality rate for hip fractures during the pandemic was 12.6% from published studies. The 30-day mortality of patients with hip fractures who had COVID-19 was significantly higher than those without COVID-19 (OR, 7.10; 95% CI, 5.51–9.15; I2 = 57%). The hip fracture mortality rate increased during the pandemic and varied by country, with the highest rates found in Europe, particularly the United Kingdom (UK) and Spain. COVID-19 may have contributed to the increased 30-day mortality rate in hip fracture patients. The mortality rate of hip fracture in patients without COVID-19 did not change during the pandemic.
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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 | 0,019 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,065 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».