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Enregistrement W2079055892 · doi:10.2519/jospt.2009.2831

Knowledge to Action: A Challenge for Neck Pain Treatment

2008· article· en· W2079055892 sur OpenAlexaff
Anita Gross, Ted Haines, Charlie H. Goldsmith, Lina Santaguida, Laurie McLaughlin, Paul M. Peloso, Stephen J Burnie, Jan L. Hoving

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeck painAction (physics)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SYNOPSIS: For clinicians, systematic reviews can enhance incorporation into practice of the large volumes of information emerging from research on effectiveness and risks. But we believe that these reviews are most useful with simplified tools to facilitate translation of this knowledge into practice. We provide a "Neck Care Tool Kit" that gives a diagrammatic approach to prioritizing intervention. The evidence from a series of 11 systematic reviews by the Cervical Overview Group is depicted in decision flow-charts and tables to enhance clinical interpretation of the overview findings. On simple visual inspection of symbols in a table, the reader can establish where there is evidence of benefit or no benefit, the strength of the recommendation, and if these data represent short- or long-term findings. Where possible, we guide clinicians to dosage of specific treatment methods. There is no consensus as to which outcome measures to prioritize among the large number in use. This clinical commentary guides clinicians to view the evidence in enough detail to integrate it into their clinical practice environment. We conclude by delineating research gaps and proposing future research directions. LEVEL OF EVIDENCE: Therapy, level 5.

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)0,109
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,343
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1090,343
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,003
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0150,029
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0180,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,007

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 Opus0,652
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,144 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations39
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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