Language Preference, Surgical Wait Time, and Outcomes Among Older Adults With Hip Fracture
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Patients with a non-English language preference served within English-dominant health care settings are at increased risk of adverse events that may be associated with communication barriers and inequitable access to care. Objective: To investigate the association of non-English language preference with surgical wait time and postoperative outcomes in older patients undergoing hip fracture repair. Design, Setting, and Participants: This population-based, retrospective cohort study was conducted using linked databases to measure surgical wait time and postoperative outcomes among older adults (aged ≥66 years) in Ontario, Canada, who underwent hip fracture surgery between January 1, 2017, and December 31, 2022. Propensity-based overlap weighting accounting for baseline patient characteristics was used to compare primary and secondary outcomes. Exposure: Non-English language preference. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was surgical delay beyond 24 hours. Secondary outcomes included time to surgery, surgical delay beyond 48 hours, postoperative medical complications, length of stay, discharge destination, 30-day mortality, and 30-day hospital readmission. Results: Among 35 238 patients who underwent hip fracture surgery, 28 815 individuals (81.8%) were English speakers (mean [SD] age, 84.4 [8.0] years; 19 965 female [69.3%]) and 6423 individuals (18.2%) were non-English speakers (mean [SD] age, 85.5 [7.0] years; 4556 female [70.9%]). The median (IQR) wait time for surgery was similar for English (24 [16-41] hours) and non-English (25 [16-42] hours) speakers. There was no significant difference in surgical delay beyond 24 hours between English-speaking and non-English-speaking patients (3321 patients [51.7%] vs 14 499 patients [50.3%]; adjusted relative risk [aRR], 1.00; 95% CI, 0.98-1.03). Compared with English speakers, patients with a non-English language preference had increased risk of delirium (4207 patients [14.6%] vs 1209 patients [18.8%]; aRR, 1.10; 95% CI, 1.03-1.17), myocardial infarction (150 patients [0.5%] vs 43 patients [0.7%]; aRR, 1.52; 95% CI, 1.04-2.22), longer length of stay (median [IQR], 10 [6-17] vs 11 [7-20] days; aRR per 1-day increase, 1.11; 95% CI, 1.06-1.15), and more frequent discharge to a nursing home (1814 of 26 673 patients surviving to discharge [6.8%] vs 413 of 5903 patients surviving to discharge [7.0%]; aRR, 1.13; 95% CI, 1.01-1.27). Conclusions and Relevance: In this study of older adults with hip fracture, non-English language preference was associated with increased risk of delirium, myocardial infarction, longer length of stay, and discharge to a nursing home. These findings suggest inequities in hip fracture care for patients with a non-English language preference.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».