A review of North American orthopaedic trauma and fracture registries
Notice bibliographique
Résumé
In North America, orthopaedic trauma and fracture registries can be broadly categorized into 4 groups: national registries without subscription, national registries with subscription, for-profit registries, and nontrauma-specific and insurance databases. In the United States, the National Trauma Data Bank is the largest national trauma registry and can be freely accessed but lacks many specifics and outcomes pertinent to patients with fracture as data are only for the inpatient stay. The Orthopaedic Trauma Association/American Academy of Orthopaedic Surgeons Fracture and Trauma Registry is a 2-year-old subscription-based database designed to account for shortcomings in the now defunct Orthopaedic Trauma Association fracture registry. Three additional registries exist with focused patient populations: Own the Bone (a subscription-based database focused on osteoporotic fractures and secondary prevention) and 2 military registries, the Department of Defense Trauma Registry and Military Orthopedic Trauma Registry (both restricted-access databases focusing on combat-related fractures and injuries sustained by military personnel). In Canada, there is no active national trauma registry. The previous National Trauma Registry was operational from 1997 to 2014, but closed because of limited use, reallocation of funding, and lack of data timeliness. Provincial trauma registries are the source of most trauma-specific registry data; however, most fragility fractures and other low-energy injuries are not captured. North America's most widely used registries, the National Trauma Data Bank and Canadian provincial registries, provide little data on fracture-specific outcomes. The addition of fracture-specific variables and outcomes would significantly enhance the ability for these registries to become a more valuable resource for orthopaedic surgeons.
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 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 | 0,019 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».