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Enregistrement W1972518356 · doi:10.1007/s00167-012-2236-7

Sources and quality of literature addressing femoroacetabular impingement

2012· review· en· W1972518356 sur OpenAlexaff
Olufemi R. Ayeni, Kevin Chan, Jamal Al‐Asiri, Teresa Chien, Sheila Sprague, Susan Liew, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueKnee Surgery Sports Traumatology Arthroscopy · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemoroacetabular impingementQuality (philosophy)Computer scienceMedicinePhysical therapyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In the last 5 years, there has been an increasing interest in the concepts, pathoanatomy, and management of femoroacetabular impingement (FAI). The aim of this study was to determine the trends in FAI literature with specific emphasis on the quality and source of publications in the literature. METHODS: A systematic review of two electronic databases (MEDLINE, EMBASE) was conducted to identify FAI-related publications from 2005 to 2010. Studies were included if they were published in peer-review journals and were written in English. Abstracted data included year of publication, study design, type of study, level of evidence, number of patients and hips, gender, weighted mean age of patients, and type of journal. RESULTS: There were 298 relevant studies. Between 2005 and 2010, there was an approximate fivefold increase in the number of FAI-related publications. Most of these studies came from the orthopaedic literature (197 articles or 66 %), while the remainder arose from other medical specialties. The majority of publications consisted of level 4 and 5 studies (248 articles). There were no level 1 studies identified. CONCLUSION: Between 2005 and 2010, there has been a dramatic increase in FAI-related publications, but high-quality studies are still lacking. LEVEL OF EVIDENCE: IV.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0390,039
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations55
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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