Methodology of Systematic Reviews and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Although research in the field of spinal cord injury (SCI) is a relatively new endeavor, a remarkable number of papers focused on this subspecialty have been published in a broad variety of journals over the last two decades. A multidisciplinary group of experts, including clinical epidemiologists, neurosurgical and orthopedic spine surgeons, basic scientists, rehabilitation specialists, intensivists, and allied health professionals (nursing and physical therapy) was assembled through the Spinal Cord Injury Solutions Network to summarize the existing literature focusing on 12 key topics related to acute traumatic SCI, which have not been recently reviewed. The objective was to develop evidence-based recommendations to help translate current science into clinical practice and to identify new directions for research. For each topic one to three specific questions were formulated by consensus through the expert panel. A systematic review of the literature was performed to determine the current evidence for the specific questions. A primary literature search was performed using MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and Cochrane databases. A secondary search strategy incorporated additional articles referenced in significant publications (i.e., meta-analysis, systematic and nonsystematic review articles). Two reviewers independently reviewed the titles and abstracts yielded by this comprehensive search and subsequently selected articles based on the predetermined inclusion and inclusion criteria. Data were extracted for population into evidentiary tables. Selected articles were rated for level of evidence and methodological quality, information that was also included in evidentiary tables. Disagreements were resolved by a third reviewer or consensus-based discussion. Based on the evidence compiled, answers to the targeted questions were formulated and recommendations generated by consensus-based discussion and anonymized voting using Delphi methodology. A level of consensus of 80% or higher was considered to represent strong agreement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».