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Enregistrement W4415438966 · doi:10.1302/1358-992x.2025.10.130

EVALUATION OF A HYBRID DIGITAL AND IN-PERSON OUTPATIENT FRACTURE LIAISON SERVICE FOR NON-HIP FRAGILITY FRACTURES

2025· article· en· W4415438966 sur OpenAlexaffabout
P. Schneider, L. Kennedy, Emma O. Billington, Stephanie S. Yee, Peter L. Duffy, Andrew Dodd, Richard M. Martin, R. Buckley, Robert Korley

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoporosisFRAXFragilityFragility fractureHealth careHip fractureOutpatient clinicAmbulatory care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoporosis affects over 2.3 million Canadians (1). Employing an osteoporosis nurse coordinator can improve diagnosis and management from 48% to 96% (2). A 3i model of care, which appropriately identifies fragility fractures, organizes investigations, and initiates a bone health care plan has been shown to be cost-effective for hip fracture care (3), yet there is a paucity of 3i fracture liaison programs (FLSs) for non-hip fragility fractures. An opportunity exists to incorporate digital health solutions into the design of outpatient FLSs, in order to increase efficiency and access. This study aimed to quantify recruitment rates, future fracture risk, first line therapy initiation, and patient satisfaction with a 3i outpatient FLS approved by Osteoporosis Canada. This is a prospective cohort study of adult patients (18 years or older) presenting to a Level 1 trauma centre outpatient fracture clinic with a non-hip and non-vertebral, low-energy fracture (i.e., fall from standing height). Once enrolled in the outpatient FLS, the nurse coordinator completed an in-person comprehensive health history and evaluated future fracture risk using the FRAX assessment tool. Based on risk stratification and our established bone health care pathway, the appropriate investigations were completed (i.e., bloodwork, bone mineral density testing). These results and individualized care plans were reviewed with the program orthopaedic surgeon and endocrinologist via teleconference. Personalized care plans and follow-ups were then completed by the research nurse in-person or virtually, based on each patient's preference. Patient satisfaction was evaluated via a survey. Descriptive statistics were used for analysis and all patients had a minimum of six months follow-up. A total of 185 consecutive patients were recruited between October 2020 and May 2022. The majority were female (88.1%), with an average age of 65.9 (± 9.8) years. The most common presenting fracture type was a distal radius fracture, followed by proximal humerus fractures (Figure 1). In total, 33.3% of patients were classified as high-risk, based on a FRAX assessment of a 10-year major osteoporotic fracture probability of 20% or more, while 49.4% were classified as high-risk, based on a FRAX assessment of a 10-year hip fracture probability of 3% or more. Based on Osteoporosis Canada guidelines, osteoporosis therapy was initiated for 47% of patients at high-risk for subsequent fracture. Additionally, 6.5% of patients presented already on pre-injury pharmacotherapy had an alteration in their prescriptions to help optimize their bone health. Alendronate was the most commonly prescribed pharmacotherapy (60%). A total of 98% of participants felt the program should “probably” or “definitely” be continued and 95% rated the program as “good” or “excellent.” Nearly half of the patients presenting to a fracture clinic with a fragility fracture are high-risk for subsequent fracture and meet criteria for an informed discussion about osteoporosis pharmacotherapy initiation for reducing fracture risk. This hybrid model of in-person and virtual care provides increased accessibility to a 3i outpatient FLS for non-hip and non-vertebral body fracture patients. Patient satisfaction was very high and investigation into cost-savings with a hybrid model is warranted. For any figures or tables, please contact the authors directly.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,286 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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