AQUILA: assessment of quality in lower limb arthroplasty. An expert Delphi consensus for total knee and total hip arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the light of both the importance and large numbers of case series and cohort studies (observational studies) in orthopaedic literature, it is remarkable that there is currently no validated measurement tool to appraise their quality. A Delphi approach was used to develop a checklist for reporting quality, methodological quality and generalizability of case series and cohorts in total hip and total knee arthroplasty with a focus on aseptic loosening. METHODS: A web-based Delphi was conducted consisting of two internal rounds and three external rounds in order to achieve expert consensus on items considered relevant for reporting quality, methodological quality and generalizability. RESULTS: The internal rounds were used to construct a master list. The first external round was completed by 44 experts, 35 of them completed the second external round and 33 of them completed the third external round. Consensus was reached on an 8-item reporting quality checklist, a 6-item methodological checklist and a 22-item generalizability checklist. CONCLUSIONS: Checklist for reporting quality, methodological quality and generalizability for case series and cohorts in total hip and total knee arthroplasty were successfully created through this Delphi. These checklists should improve the accuracy, completeness and quality of case series and cohorts regarding total hip and total knee arthroplasty.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».