MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404755832 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.48010

Language Preference, Surgical Wait Time, and Outcomes Among Older Adults With Hip Fracture

2024· article· en· W4404755832 sur OpenAlexaffabout
Christina Reppas‐Rindlisbacher, Alexa Boblitz, Sho Podolsky, Robert Fowler, Lauren Lapointe‐Shaw, Kathleen Sheehan, Thérèse A. Stukel, Nathan M. Stall, Paula A. Rochon

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreSinai Health SystemWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHip fractureRetrospective cohort studyCohortEnglish languageCohort studyPropensity score matchingPopulationPhysical therapySurgeryInternal medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA Network OpenMême sujetInterpreting and Communication in HealthcareTravaux en français237 207