Evaluation of a Care Pathway in the Initiation of Calcium and Vitamin D Treatment of Patients after Hip Fracture
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les fractures de la hanche sont des fractures de fragilité, et la présence de ce type de fractures augmente les risques d'en subir d'autres. Bien que la manière de définir l'ostéoporose, qui requière des traitements antirésorption, chez les patients qui ont subi une fracture de la hanche n'est pas très claire, ces derniers devraient minimalement se faire prescrire du calcium et de la vitamine D. Lors d'un examen rétrospectif des dossiers, nous avons étudié l'efficacité d'inclure une recommandation (et non un règlement) sur la prise de calcium et de vitamine D au plan d'intervention concernant les fractures de la hanche, en comparant les unités où cette façon de faire a été implantée avec celles qui ne l'ont pas encore mise en place. Il résulte de ce plan d'intervention un nombre plus important de prescriptions de calcium et de vitamine D comparativement aux unités qui ne suivent pas ce plan (72% contre 13,5% ; p<0,01). Cependant, une étude prospective a démontré après quatre ans un déclin marqué dans la fréquence des prescriptions de calcium et de vitamine D. Cela suggère la nécessité d'un encouragement constant pour que les interventions continuent d'obtenir du succès.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".