Characteristics and Outcomes of Patients in Rehabilitation with Hip Fracture: A Retrospective Chart Review
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Deux voies de réadaptation sont utilisées dans les cas de fractures de la hanche : la voie de courte durée avec tolérance élevée (CDTÉ) et celle de longue durée avec basse tolérance (LDBT). Cette étude a examiné les caractéristiques et les résultats de patients en CDTÉ et LDBT qui étaient associés avec la durée du séjour à l’hôpital (DSH) et la destination après le congé de l’hôpital (DC). Un examen rétrospectif des dossiers médicaux des patients opérés pour une fracture de la hanche a été réalisé après leur chirurgie. Les données démographiques, fonctionnelles et liées à la santé de ces patients ont été collectées. Des analyses statistiques ont été effectuées afin d’évaluer les différences entre les caractéristiques des patients en CDTÉ (n =73) et en LDBT (n =57), et leurs liens avec leur DSH et DC. Les patients en LDBT étaient plus âgés et leur niveau d’autonomie pré-fracture pour le bain et les activités instrumentales de la vie quotidienne était plus faible. Les résultats de ces patients pour la Mesure de l’indépendance fonctionnelle (MIF) à l’admission étaient aussi plus faibles, et leur taux de comorbidités, plus élevé. Des scores MIF plus élevés à l’admission pour les patients en CDTÉ et une évolution plus marquée des scores MIF pour les patients LDBT étaient associés à la destination « maison » après le congé de l’hôpital. Le taux de diabète chez les patients en LDBT et un score MIF plus faible étaient liés à une DSH plus longue.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".