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Enregistrement W4401638037 · doi:10.1177/21514593241273170

Barriers to Discharge of Hip Fracture Patients From An Academic Hospital: A Retrospective Data Analysis

2024· article· en· W4401638037 sur OpenAlexaffabout
Chantal Backman, Franciely Daiana Engel, Colleen Webber, Anne Harley, Peter Tanuseputro, Ana Lúcia Schaefer Ferreira de Mello, Gabriela Marcellino de Melo Lanzoni, Steve Papp

Notice bibliographique

RevueGeriatric Orthopaedic Surgery & Rehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHip fractureConfidence intervalOdds ratioRetrospective cohort studyRehabilitationLogistic regressionIntramedullary rodDeliriumSurgeryPhysical therapyEmergency medicineInternal medicineOsteoporosisIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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