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Enregistrement W2123111483 · doi:10.1093/jhps/hnv032

Hip arthroscopy: a patient education and clinical research tool

2015· article· en· W2123111483 sur OpenAlexaboutno aff
Austin V. Stone, Allston J. Stubbs

Notice bibliographique

RevueJournal of Hip Preservation Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHip arthroscopyMedical physicsMEDLINEArthroscopyGeneral surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many mobile medical applications are available for the practicing surgeon, but few offer simultaneous clinical utility and hip specificity for the hip preservationist. The application, Hip Arthroscopy (Free on the AppStore for iPAD iOS), was developed by Alberto Sanchez, MD, PhD to meet the need for mobile software that comprises patient education and outcomes tools. This application provides point of care learning and clinical outcomes resources- primarily on femoroacetabular impingement (FAI). The application is available in English and Spanish, and may be downloaded by both patients and practitioners. The diagnosis of FAI is explained in a detailed patient brochure accessible from the application’s home screen. The brochure contains simple but informative diagrams of hip anatomy and the pathomechanics of FAI. The language is concise and accessible to the lay audience. A basic description of the pathology is followed by expectations for the clinical exam and possible treatment options. Treatment options include both non-operative and operative management plans. A video demonstrating the mechanics FAI aids in patient understanding. The application may be accessed by patients from home or recommended for review after a clinic appointment. Clinical utility of the application is enhanced by the pre-loaded outcomes questionnaires. These include the following: iHOT-12 (International Hip Outcome Tool, short version) and iHOT-33 (long version), HOS (Hip Outcome Score), HOSS (Hip Outcome Score Sports), NAHS (Non Arthritic Hip Score), mHHS (Modified Harris Hip Score) and WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index). The Visual Analog Score for pain is also available. The user interface is simple and rapid; e.g. the iHOT-33 can be completed in <3 min. These outcomes questionnaires can be emailed from the device to print, transfer into a database, or upload into an electronic medical record. The application has the capacity to reduce research costs and increase outcomes reporting by permitting data collection in the clinic or from any iOS device running the software. Although the application has great potential for a hip preservation practice, there are several limitations. First, integration across the clinical and research data entry points is limited. Second, the user interface for surgical documentation is not immediately intuitive and does not flow to other aspects of the program. Next, the utility of special functions such as radiographic measurement is unique, but requires several steps beyond a typical digital radiology interface. Finally, there is no security or encryption function that restricts transfer of private health information across unsecure networks. In summary, practitioners and researchers will find value in this application for recording both subjective outcome scores and objective clinical data. Further, the educational component of the program offers patients a simple and responsive interface on hip arthroscopy and FAI. Despite certain limitations, Hip Arthroscopy has the advantage of efficiency in data collection and mobility.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
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