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Enregistrement W4402900345 · doi:10.1097/nor.0000000000001055

Description of a Nurse Practitioner-Led Orthogeriatric Model of Care

2024· article· en· W4402900345 sur OpenAlexaff
Emma Vaillancourt, Chantal Backman, Chantal Chabot, John Joanisse

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensInstitut du Savoir MontfortMontfort Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionNurse practitionersMedical recordHealth careFamily medicinePhysical therapyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

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