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Enregistrement W2002236678 · doi:10.1097/brs.0b013e3182a7f499

Ancillary Outcome Measures for Assessment of Individuals With Cervical Spondylotic Myelopathy

2013· review· en· W2002236678 sur OpenAlexaff
Sukhvinder Kalsi‐Ryan, Anoushka Singh, Eric M. Massicotte, Paul M. Arnold, Darrel S. Brodke, Daniel C. Norvell, Jeffrey T. Hermsmeyer, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueSpine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)PopulationMyelopathyFunctional Independence MeasurePhysical therapyVisual analogue scaleOutcome (game theory)MEDLINEPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationPsychiatrySpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Narrative review. OBJECTIVE: To identify suitable outcome measures that can be used to quantify neurological and functional impairment in the management of cervical spondylotic myelopathy (CSM). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: CSM is the leading cause of acquired spinal cord disability, causing varying degrees of neurological impairment which impact on independence and quality of life. Because this impairment can have a heterogeneous presentation, a single outcome measure cannot define the broad range of deficits seen in this population. Therefore, it is necessary to define outcome measures that characterize the deficits with greater validity and sensitivity. METHODS: This review was conducted in 3 stages. Stage I: To evaluate the current use of outcome measures in CSM, PubMed was searched using the name of the outcome measure and the common abbreviation combined with "CSM" or "myelopathy." Stage II: Having identified a lack of appropriate outcome measures, we constructed criteria by which measures appropriate for assessing the various aspects of CSM could be identified. Stage III: A second literature search was then conducted looking at specified outcomes that met these criteria. All literature was reviewed to determine specificity and psychometric properties of outcomes for CSM. RESULTS: Nurick grade, modified Japanese Orthopaedic Association Scale, visual analogue scale (VAS) for pain, Short Form (36) Health Survey (SF-36), and Neck Disability Index were the most commonly cited measures. The Short-Form 36 Health Survey and Myelopathy Disability Index have been validated in the CSM population with multiple studies, whereas the modified Japanese Orthopaedic Association Scale score, Nurick grade, and European Myelopathy Scale each had only one study assessing psychometric characteristics. No validity, reliability, or responsiveness studies were found for the VAS or Neck Disability Index in the CSM population. CONCLUSION: We recommend that the modified Japanese Orthopaedic Association Scale, Nurick grade, Myelopathy Disability Index, Neck Disability Index, and 30-Meter Walk Test are most appropriate for the assessment of CSM. However, 6 additional outcome measures (QuickDASH, Berg Balance Scale, Graded Redefined Assessment of Strength Sensibility and Prehension, Grip Dynamometer, and GAITRite Analysis) were identified, which provide complementary assessments for CSM. SUMMARY STATEMENTS: There does not exist a single or composite of outcome instruments that measures myelopathy impairment, function/disability, and participation that have also demonstrated reliability, validity, and responsiveness in a CSM population. More work in the development and psychometric evaluation of new or existing measures is necessary to identify the ideal composite of measures to be used in the clinical and research settings. The mJOA, Nurick grade, NDI, MDI, and 30MWT should be adopted in any clinical practice that treats CSM both for screening and clinical follow-up. We propose that clinicians and researchers consider using the ancillary measures identified, such as the QuickDASH, Berg Balance Scale, GRASSP version 1.0, Grip Strength, and GAITRite Analysis. It is highly recommended that baseline and follow-up measurements should be performed in patients with CSM.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,292 · 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
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

Citations144
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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