Description of a Nurse Practitioner-Led Orthogeriatric Model of Care
Notice bibliographique
Résumé
Older adults often present with multiple comorbidities and face significant postoperative complications. This study aimed to describe the role of Nurse Practitioner (NP)-led orthogeriatric services in managing hip fracture patients. We conducted a review of health records of older adults with hip and proximal femoral fractures between July 2017 and June 2018, presenting descriptive statistics on patient characteristics, surgical outcomes, and the involvement of orthogeriatric services. A total of 197 participants were included, with a majority being female (n = 132; 67.0%). Most patients (53.8%; n = 106) had between five and nine pre-existing conditions. Among the 192 patients who underwent surgery, 69.8% (n = 134) experienced up to four surgical complications. The Nurse Practitioner provided care to 89.1% (n = 163) of the patients within the orthogeriatric service, with half of the patients (n = 82) requiring at least five NP interventions to manage complex pre- and postoperative needs. Refining the NP-led model could potentially help reduce the burden on physicians and surgeons in treating complex medical conditions, especially in settings where geriatricians may not be readily available.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».