Development and Application of Clinical Prediction Rules to Improve Decision Making in Physical Therapist Practice
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Notice bibliographique
Résumé
Clinical prediction rules (CPRs) are tools designed to improve decision making in clinical practice by assisting practitioners in making a particular diagnosis, establishing a prognosis, or matching patients to optimal interventions based on a parsimonious subset of predictor variables from the history and physical examination.1,2 Clinical prediction rules have been developed to improve decision making for many conditions in medical practice, including the diagnosis of proximal deep vein thrombosis (DVT),3 strep throat,4 coronary artery disease,5 and pulmonary embolism.6 Clinical prediction rules also have been developed to assist in establishing a prognosis such as determining when to discontinue resuscitative efforts after cardiac arrest in the hospital,7 determining the likelihood of death within 4 years for people with coronary artery disease,7 identifying children who are at risk for developing urinary tract infections,8 and identifying the characteristics of patients who are likely to develop postoperative nausea and vomiting after anesthesia.9 Clinical prediction rules have recently been developed that can improve decision making in physical therapist practice. Examples include prediction rules to improve the accuracy of diagnosing ankle fractures (ie, “the Ottawa Ankle Rules”)10 and knee fractures (ie, “the Ottawa Knee Rules”)11 in people with acute injuries and to determine when to order radiographs in patients with neck trauma.12 Other prediction rules have been developed to diagnose patients with cervical radiculopathy13 and carpal tunnel syndrome.14 A CPR also has been developed to establish the prognosis of patients with neck pain following a rear-end motor vehicle accident.15 With increasing attention focused on the rising costs of health care, CPRs provide practitioners with powerful diagnostic information from the history and physical examination that may serve as an accurate decision-making surrogate for more expensive diagnostic tests. For example, the Ottawa …
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle