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Enregistrement W2014537924 · doi:10.1097/blo.0b013e3180308456

The Epidemiology of Major Joint Contractures

2006· review· en· W2014537924 sur OpenAlexaff
Dean Fergusson, Brian Hutton, Andrea Drodge

Notice bibliographique

RevueClinical Orthopaedics and Related Research · 2006
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensUniversity of OttawaLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyMuscle contractureJoint ContractureContractureMEDLINEIncidence (geometry)Physical therapySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current knowledge on the epidemiology of major joint contractures is limited. We systematically reviewed the literature to identify studies examining the epidemiology of joint contracture regardless of clinical condition. Epidemiologic measures of interest were prevalence, incidence, and prognostic risk factors. We used Medline to identify all epidemiologic studies of major joint contractures published from 1966 to March 2005. There was a high prevalence of major joint contractures. Most studies focused on one joint rather than including all relevant major contractures. However, most studies did provide a definition of a contracture or the measures used to assess contractures. Immobility is a highly prevalent disability in at-risk populations, and constitutes a tremendous burden to patients in nursing homes, hospitals, and the outpatient community. The lack of epidemiologic data is a major impediment to providing appropriate treatment.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,563
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,107 · 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

Citations130
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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