Barriers to Discharge of Hip Fracture Patients From An Academic Hospital: A Retrospective Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Adherence to best practices for care of hip fracture patients is fundamental to decreasing morbidity and mortality in older adults. This includes timely transfer from the hospital to rehabilitation soon after their surgical care. Hospitals experience challenges in implementing several best practices. We examined the potential barriers associated with timely discharge for patients who underwent a hip fracture surgery in an academic hospital in Ontario, Canada. Methods: We conducted a retrospective cross-sectional review of a local database. We used descriptive statistics to characterize individuals according to the time of discharge after surgery. Multivariable binary logistic regression was used to evaluate factors associated with delayed discharge (>6 days post-surgery). Results: A total of 492 patients who underwent hip fracture surgery between September 2019 and August 2020 were included in the study. The odds of having a delayed discharge occurred when patients had a higher frailty score (odds ratios [OR] 1.19, 95% confidence interval [CI] 1.02;1.38), experienced an episode of delirium (OR 2.54, 95% CI 1.35;4.79), or were non-weightbearing (OR 3.00, 95% CI 1.07;8.43). Patients were less likely to have a delayed discharge when the surgery was on a weekend (OR .50, 95% CI .32;.79) compared to a weekday, patients had a total hip replacement (OR .28, 95% CI .10;.80) or dynamic hip screw fixation (OR .49, 95% CI .25;.98) compared to intramedullary nails, or patients who were discharged to long-term care (OR .05, 95% CI .02;.13), home (OR .26, 95% CI .15;.46), or transferred to another specialty in the hospital (OR .49, 95% CI .29;.84) compared to inpatient rehabilitation. Conclusions: Clinical and organizational factors can operate as potential barriers to timely discharge after hip fracture surgery. Further research is needed to understand how to overcome these barriers and implement strategies to improve best practice for post-surgery hip fracture care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».