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Enregistrement W1918824460 · doi:10.1111/pme.12427

Particulate and Non-Particulate Steroids in Lumbar Transforaminal Epidural Injections

2014· letter· en· W1918824460 sur OpenAlexaff
Rajinikanth Sundara Rajan, Anuj Bhatia

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParticulatesLumbarAnesthesiaSurgeryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor, We welcome the efforts of El-Yahchouchi et al. [1] on undertaking a retrospective study of a large patient cohort to address the important issue of comparison of efficacy of particulate (triamcinolone and betamethasone) and nonparticulate (dexamethasone) lumbar transforaminal epidural steroid injections (TFESI). The authors conclude that lumbar TFESI of dexamethasone is noninferior to betamethasone and triamcinolone for treatment of radicular pain and that dexamethasone is superior to triamcinolone and betamethasone with regard to pain and functional outcome at 2 months. However, we have several questions regarding their methodology and conclusions of this article. First, particulate steroids were used in 87% (N = 3,162) of their TFESIs, whereas dexamethasone was used in only 13% (N = 481). This is a considerable difference in sample size between the particulate and nonparticulate groups, and it is reflected in the wider confidence intervals in the dexamethasone group. Furthermore, there was a significant difference in proportion of patients with pain less than 3 months—27.1% patients in the dexamethasone group as compared with 20.9% and 22% of patients in the two particulate steroid groups (P = 0.0175). Authors have also stated that follow-up data were available for only 81% and 60% of total TEESIs at 2 weeks and 2 months, respectively. They also fail to mention the difference in the missing data between the particulate and nonparticulate groups. We believe that difference in the group sizes and missing information could have contributed to erroneous results and conclusions through overlap with the margin for noninferiority.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0130,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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