Measuring Expectations in Orthopaedic Surgery: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advances in the surgical treatment of musculoskeletal conditions have resulted in an interest in better defining and understanding patients' expectations of these procedures, but the best ways to do this remain a topic of considerable debate. QUESTIONS/PURPOSES: (1) What validated instruments for the assessment of patient expectations of orthopaedic surgery have been used in published studies to date? (2) How were these expectation measures developed and validated? (3) What unvalidated instruments for the assessment of patient expectations have been used in published studies to date? METHODS: A systematic literature search was performed using the OVID Medline and EMBASE databases, in duplicate, to identify all studies that assessed patient expectations in orthopaedic surgery. Sixty-six studies were ultimately included in the present review. RESULTS: Seven validated expectation instruments were identified, all of which use patient-reported questionnaires. Five were specific to a particular procedure or affected anatomic location, whereas two were broadly applicable. Details of reliability and validity testing were available for all but one of these instruments. Forty additional unvalidated expectation assessment tools were identified. Thirteen were based on existing clinical outcome tools, and the others were study-specific, custom-developed tools. Only one of the unvalidated tools was used in more than one study. CONCLUSIONS: Several validated expectation instruments have been developed for use by patients undergoing orthopaedic surgery. However, many tools have been reported without evidence of testing and validation. The wide range of untested instruments used in single studies substantially limits the interpretation and comparison of data concerning patient expectations.
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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 | 0,015 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».