Factors Influencing Initial Rehabilitation Type after Hip Fracture Surgery: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe and compare the factors that impact initial rehabilitation type after hip fracture surgery. DESIGN: Retrospective population-based cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: People aged between 50 and 105 with a hip fracture who had a surgical repair in Ontario, Canada, between January 1, 2015, and December 31, 2021. METHODS: Descriptive statistics and a multinomial logistic regression model were used to identify factors associated with initial rehabilitation type. RESULTS: In this study, 63,401 individuals were included with a mean age of 80 years [standard deviation (SD) 10.9], mostly female (67.3%), with 86.3% living in urban areas at the time of hospitalization and most (72.6%) admitted from the community without home care. A total of 24.5% of individuals did not receive any form of rehabilitation. Rurality of residence decreased the odds of having an initial rehabilitation type in complex continuing care [odds ratio (OR), 0.23; 95% CI, 0.21-0.26], in inpatient rehabilitation (OR, 0.26; 95% CI, 0.24-0.28), or in community rehabilitation (OR, 0.54; 95% CI, 0.50-0.58) compared with no rehabilitation. Dementia decreased the odds of having an initial rehabilitation type in complex continuing care (OR, 0.75; 95% CI, 0.69-0.81), in inpatient rehabilitation (OR, 0.44; 95% CI, 0.41-0.47), or in community rehabilitation (OR, 0.88; 95% CI, 0.82-0.95) compared with receiving no rehabilitation. Previous history of fragility fracture decreased the odds of having an initial rehabilitation type in either complex continuing care (OR, 0.30; 95% CI, 0.27-0.34), in inpatient rehabilitation (OR, 0.27; 95% CI, 0.24-0.29), or in community rehabilitation (OR, 0.33; 95% CI, 0.30-0.37) compared with no rehabilitation. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Rurality of residence, dementia, and previous history of fragility fractures reduced the odds of receiving specialized inpatient rehabilitation and increased the odds of receiving no rehabilitation. Future research should focus on achieving more equitable care for individuals living in rural settings, with dementia, or with previous fragility fractures to enhance the quality of care and achieve best outcomes for the overall hip fracture population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».