Canadian Inpatient Orthogeriatric Models of Care: A Mixed Methods Survey of Facilitators and Barriers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fragility fractures are a serious and common consequence of falls in older adults. Orthogeriatric models of care reduce mortality and morbidity, but, despite this evidence, orthogeriatric programs (OGPs) are not standardized across Canada. The aim of this study was to better understand the facilitators and barriers of OGPs across Canada. Methods: software. Results: 62 CGS members completed the survey. Respondents came from nine provinces/territories, with most being physicians from academic centres. 77% respondents indicated an existing OGP at their site, commonly an optional or automatic geriatrician consult. 23% indicated no formal OGP, of which 56% had an alternative service automatically consulted for older adults with fragility fracture, commonly internal medicine or a hospitalist. Responders indicated the most important factor in establishing an OGP is clinical leadership (56%, 10/18), and the most common barriers are lack of hospital prioritization and lack of funding (41%, 62/153). Conclusions: The survey found that clinical leadership, hospital prioritization, and available funding are imperative to establishing OGPs. Limitations include the survey being distributed only to CGS members, a lower response rate, and respondents predominantly from academic centres in Ontario. Further qualitative data from other specialties (for example, orthopedics) and greater representation from community hospitals would be helpful to understand additional perceived barriers and facilitators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».