Comparison of perceptions and treatment practices between neurosurgeons and plastic surgeons for infants with deformational plagiocephaly
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Deformational plagiocephaly (DP) is the leading cause of head shape abnormalities in infants. Treatment options include conservative measures and cranial molding. Pediatric neurosurgeons and craniofacial plastic surgeons have yet to agree on an ideal therapy, and no definable standards exist for initiating treatment with helmets. Furthermore, there may be differences between specialties in their perceptions of DP severity and need for helmet therapy. METHODS: Requests to participate in a web-based questionnaire were sent to diplomates of the American Board of Pediatric Neurological Surgery and US and Canadian members of the Pediatric Joint Section of the American Association of Neurological Surgeons and the Congress of Neurological Surgeons and the American Cleft Palate-Craniofacial Association. Questions focused on educational background; practice setting; volume of DP patients; preferences for evaluation, treatment, follow-up; and incentives or deterrents to treat with helmet therapy. Six examples of varying degrees of DP were presented to delineate treatment preferences. RESULTS: Requests were sent to 302 neurosurgeons and 470 plastic surgeons, and responses were received from 71 neurosurgeons (24%) and 64 plastic surgeons (14%). The following responses represented the greatest variations between specialties: 1) 8% of neurosurgeons and 26% of plastic surgeons strongly agreed with the statement that helmet therapy is more beneficial than conservative therapy (p < 0.01); and 2) 25% of neurosurgeons and 58% of plastic surgeons would treat moderate to severe DP with helmets (p < 0.01). CONCLUSIONS: Survey responses suggest that neurosurgeons are less likely to prescribe helmet therapy for DP than plastic surgeons. Parents of children with DP are faced with a costly treatment decision that may be influenced more strongly by referral and physician bias than medical evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».