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Enregistrement W1881382755 · doi:10.1002/hed.23490

Evaluation of shoulder disability questionnaires used for the assessment of shoulder disability after neck dissection for head and neck cancer

2013· article· en· W1881382755 sur OpenAlexafffund
David P. Goldstein, Jolie Ringash, Éric Bissada, Yves Jaquet, Jonathan C. Irish, Douglas B. Chepeha, Aileen M. Davis

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNerve Injury and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCancer Care Ontario
Mots-clésHead and neck cancerMedicineNeck dissectionPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several questionnaires have been used to evaluate shoulder disability after neck dissection. The purpose of this study was to review these measures and highlight their strengths and weaknesses. METHODS: A literature review was performed to identify measures of shoulder disability after head and neck cancer surgery. These measures were evaluated in terms of their methods of development and assessment of their psychometric properties. RESULTS: Seven questionnaires were identified. Several of the other questionnaires have been well developed but have not had their psychometric properties assessed in the head and neck cancer population. Each questionnaire has its strengths and weaknesses. CONCLUSION: The strengths and weaknesses of the shoulder disability questionnaires should be considered when deciding which questionnaire to use. Efforts should be focused on using well-designed questionnaires that have been assessed in this patient population rather than developing or using other questionnaires.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations21
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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