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Enregistrement W2072963919 · doi:10.1017/s0317167100002006

Why Do You Prescribe Methylprednisolone for Acute Spinal Cord Injury? A Canadian Perspective and a Position Statement

2002· article· en· W2072963919 sur OpenAlexaffvenueabout
R. John Hurlbert, Richard J. Moulton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of CalgarySt. Michael's HospitalFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethylprednisoloneMedicineGuidelinePosition statementOrthopedic surgerySpinal cord injuryRegimenPhysical therapySpinal cordSurgeryFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the practice patterns for methylprednisolone administration for patients with acute spinal cord injury (SCI) within the spinal surgery community across Canada, and the reasons behind these patterns. METHODS: Canadian neurological and orthopedic spine surgeons were surveyed at their respective annual meetings with a questionnaire asking seven questions with respect to their practice standards. RESULTS: Sixty surgeons completed the survey representing approximately two-thirds of surgeons treating acute SCI within Canada. The NASCIS III dosing regimen is the most commonly prescribed steroid protocol. However, one-quarter of surgeons do not administer steroids at all. Of those who administer methylprednisolone, most do so because of peer pressure or out of fear of litigation. CONCLUSIONS: The vast majority of spine surgeons in Canada either do not prescribe methylprednisolone for acute SCI, or do so for what might be considered the wrong reasons. These results demonstrate the need for an evidence-based practice guideline. The Canadian Spine Society and the Canadian Neurosurgical Society fully endorse the recommendations of the steroid task force (see preceding paper).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,304 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations82
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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