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Enregistrement W2411387225 · doi:10.1227/neu.0000000000000950

The Burden of Spinal Disorders in the Elderly

2015· review· en· W2411387225 sur OpenAlexaff
Robert Waldrop, Joseph Cheng, Clinton J. Devin, Matthew J. McGirt, Michael G. Fehlings, Sigurd Berven

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDisease burdenHealth careBurden of diseaseQuality of life (healthcare)PopulationDiseaseEnvironmental healthPhysical therapyPathologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disorders of the spine are common and have a significant and measurable burden on affected patients and on our healthcare economy. The burden of spinal disorders encompasses metrics such as the prevalence of spinal disorders, the impact of spinal disorders on health-related quality of life, and the use of resources associated with the operative and nonoperative management of spinal disorders. Measurement of the burden of spinal disorders is important in prioritizing the distribution of limited resources within our healthcare economy. In 1998, the Priority Setting Committee of the Institute of Medicine concluded that in defining health priorities for research and funding, the burden of disease and impact on the health of the population should be the primary determinants of resource allocation. The purpose of this article is to report metrics comprising the burden of spinal disorders, with a focus on the significant and growing burden of spinal disorders in our elderly population, and to demonstrate that allocation of resources to the management of spinal disorders should be a priority for our healthcare economy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations92
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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