Toward Developing a Specific Outcome Instrument for Spine Trauma
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Empirical cross-sectional multicenter study. OBJECTIVE: To identify the most commonly experienced problems by patients with traumatic spinal column injuries, excluding patients with complete paralysis. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: There is no disease or condition-specific outcome instrument available that is designed or validated for patients with spine trauma, contributing to the present lack of consensus and ongoing controversies in the optimal treatment and evaluation of many types of spine injuries. Therefore, AOSpine Knowledge Forum Trauma started a project to develop such an instrument using the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) as its basis. METHODS: Patients with traumatic spinal column injuries, within 13 months after discharge from hospital were recruited from 9 trauma centers in 7 countries, representing 4 AOSpine International world regions. Health professionals collected the data using the general ICF Checklist. The responses were analyzed using frequency analysis. Possible differences between the world regions and also between the subgroups of potential modifiers were analyzed using descriptive statistics and Fisher exact test. RESULTS: In total, 187 patients were enrolled. A total of 38 (29.7%) ICF categories were identified as relevant for at least 20% of the patients. Categories experienced as a difficulty/impairment were most frequently related to activities and participation (n = 15), followed by body functions (n = 6), and body structures (n = 5). Furthermore, 12 environmental factors were considered to be a facilitator in at least 20% of the patients. CONCLUSION: Of 128 ICF categories of the general ICF Checklist, 38 ICF categories were identified as relevant. Loss of functioning and limitations in daily living seem to be more relevant for patients with traumatic spinal column injuries rather than pain during this time frame. This study creates an evidence base to define a core set of ICF categories for outcome measurement in adult spine trauma patients. LEVEL OF EVIDENCE: 4.
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 | 0,072 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».