Methods for the Best Evidence Synthesis on Neck Pain and Its Associated Disorders
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Best evidence synthesis. OBJECTIVE: To provide a detailed description of the methods undertaken in a systematic search and perform a best evidence synthesis on the frequency, determinants, assessment, interventions, course and prognosis of neck pain, and its associated disorders. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Neck pain is an important cause of health burden; however, the published information is vast, and stakeholders would benefit from a summary of the best evidence. METHODS: The Bone and Joint Decade 2000-2010 Task Force on Neck Pain and its Associated Disorders conducted a systematic search and critical review of the literature published between 1980 and 2006 to assemble the best evidence on neck pain. Citations were screened for relevance to the Neck Pain Task Force mandate, using a priori criteria, and relevant studies were critically reviewed for their internal scientific validity. Findings from studies meeting criteria for scientific validity were synthesized into a best evidence synthesis. RESULTS: We found 31,878 citations, of which 1203 were relevant to the mandate of the Neck Pain Task Force. After critical review, 552 studies (46%) were judged scientifically admissible and were compiled into the best evidence synthesis. CONCLUSION: The Bone and Joint Decade 2000-2010 Task Force on Neck Pain and its Associated Disorders undertook a best evidence synthesis to establish a baseline of the current best evidence on the epidemiology, assessment and classification of neck pain, as well as interventions and prognosis for this symptom. This article reports the methods used and the outcomes from the review. We found that 46% of the research literature was of acceptable scientific quality to inform clinical practice, policy-making, and future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,345 | 0,603 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,060 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,018 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,010 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».