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Enregistrement W2016404640 · doi:10.1258/jicp.2010.010020

Hip and knee replacement continuum of care: combining clinical and functional outcome measurement

2010· article· en· W2016404640 sur OpenAlexaboutno aff
Tania V Bridgeman, Harry B. Skinner, Tahereh Zamansani, Michele M. Schulz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Care Pathways · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWOMACPhysical therapyQuality of life (healthcare)OsteoarthritisTotal hip replacementClinical pathwayHealth careSurgeryAlternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The total number of hip and knee arthroplasties has been increasing steadily in the USA every year. The University of California Irvine recognized a high volume activity that could be improved with the implementation of clinical pathways. Data collection was obtained by monitoring the clinical path on 138 patients. Baseline preoperative data and telephonic postoperative data were collected at 90 days postdischarge utilizing quality-of-life/functionality validated tools. Clinical path utilization was 100%. Ambulation day 1 was at 80% for hips and 85% for knees. Blood transfusions were at 56% for hips and 36% for knees. These percentages are well above the US national reported value for autologous blood transfusions of 30%. The short form 36 health survey questionnaire (SF-36) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) preoperative and postoperative data were available on 47 patients (35%) at 90 days. The WOMAC osteoarthritis index showed a percent mean difference improvement of 82% (pre = 35.8, post = 65.3). The SF-36 revealed statistical significance in physical functioning, role physical, social functioning, bodily pain, energy/vitality and mental health. In conclusion, clinical pathways are a reliable measure of health care. Analysis of clinical path variance and functional outcomes provide the necessary data for making sound business/health-care decisions.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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