An Evidence-Based Medicine Process to Determine Outcomes After Cervical Spine Trauma
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A systematic review of the available medical literature from 1980 to 2010 was conducted and combined with expert opinion from a recent survey of experts regarding cervical spine fractures. Using an objective, hierarchical approach, the best available evidence is presented for health-related quality-of-life outcomes for these injuries. OBJECTIVE: To provide an evidence-based set of guidelines for cervical spine injuries in order to reduce variability in the information given to patients and their families. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Patients' expectations regarding quality-of-life outcomes are highly dependent on the information provided by surgeons early in the treatment course. Our previous work has demonstrated that there is substantial variability in what surgeons tell patients regarding outcomes of cervical spine injuries, thus patients' expectations will differ and outcomes vary. METHODS: Four common cervical spine injuries (C1 burst, Hangman fracture, odontoid fracture, and unilateral facet fracture) treated both surgically and nonsurgically were considered. We assessed the evidence regarding 5 health-related quality-of-life outcomes: time to return to work, activity level, hospital stay, the proportion of patients who are pain free and patients who have regained full range of motion at 1 year after the injury. RESULTS: Published outcome data were available for most injuries. Using consensus expert opinion and the literature, answers to each question were achieved. Overall, expert opinion was relatively homogeneous across injury types, suggesting that experts do not distinguish between specific injuries when advising patients of expected outcomes such as pain. CONCLUSION: By overcoming gaps in the literature with consensus expert opinion, our study provides surgeons and others with evidence-based medicine guidelines for patient-centered outcomes after cervical spine injury. This information can be presented to patients to frame expectations of typical outcomes during and after treatment to optimize patient care and quality of life.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».