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Enregistrement W7098138729

Printed In U SA. Rates of Transcervical and Pertrochanteric Hip Fractures in the Province of

2016· article· en· W7098138729 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidence intervalHip fractureEpidemiologyPopulationRelative riskRisk factor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two distinct subtypes of hip fracture, transcervical and pertrochanteric, can be distinguished on the basis of the anatomical location of the injury. While the epidemiology of hip fractures has been well described, typically, little or no distinction is made between these subtypes. The objective of this study was to compare and contrast age- and sex-specific rates of transcervical and pertrochantenc fractures in Quebec, Canada. The data for this study were obtained from a database containing records of all persons discharged from all hospitals in Quebec from 1981 to 1992. Rates of hip fracture were calculated by using the population aged 50 years and older as the denominator, and changes in rates over time were assessed using Poisson regression. There were no statistically significant trends in the changes in rates over time (i e., 95 percent confidence intervals overlapped the null value). Among women below age 70 years, transcervical fractures were more common, whereas among older women, pertrochantenc fractures predominated. Among men, pertrochanteric fractures predominated at all ages. There was a marked seasonal vanation in the occurrence of all hip fractures combined: Compared with the summer months, the relative nsk of all hip fractures dunng the winter was 1.32 (95 percent confidence interval 1.28-1.36). The results of this study indicate that the two subtypes of hip fracture, transcervical and pertrochanteric, have different patterns of occurrence, suggesting different nsk factor profiles. Clearly, a multidisciplinary research approach is needed before it will be possible to untangle

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,005

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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