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Enregistrement W2488271697 · doi:10.1097/brs.0000000000001476

ISSLS Prize Winner: Consensus on the Clinical Diagnosis of Lumbar Spinal Stenosis

2016· article· en· W2488271697 sur OpenAlexafffund
Christy Tomkins‐Lane, Markus Melloh, Jon D. Lurie, Matthew Smuck, Michele C. Battié, Brian J. C. Freeman, Dino Samartzis, Richard Hu, Thomas Barz, Kent Stuber, Michael Schneider, Andrew J. Haig, Constantin Schizas, Jason Pui Yin Cheung, Anne F. Mannion, Lukas Staub, Christine Comer, Luciana Macedo, Sang Ho Ahn, Kazuhisa Takahashi, Danielle Sandella

Notice bibliographique

RevueSpine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaCanadian Memorial Chiropractic CollegeMount Royal University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on AgingCanadian Spine SocietyInternational Society for the Study of the Lumbar Spine
Mots-clésMedicineConsensus conferenceLumbar spinal stenosisLumbarRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Delphi. OBJECTIVE: The aim of this study was to obtain an expert consensus on which history factors are most important in the clinical diagnosis of lumbar spinal stenosis (LSS). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: LSS is a poorly defined clinical syndrome. Criteria for defining LSS are needed and should be informed by the experience of expert clinicians. METHODS: Phase 1 (Delphi Items): 20 members of the International Taskforce on the Diagnosis and Management of LSS confirmed a list of 14 history items. An online survey was developed that permits specialists to express the logical order in which they consider the items, and the level of certainty ascertained from the questions. Phase 2 (Delphi Study) Round 1: Survey distributed to members of the International Society for the Study of the Lumbar Spine. Round 2: Meeting of 9 members of Taskforce where consensus was reached on a final list of 10 items. Round 3: Final survey was distributed internationally. Phase 3: Final Taskforce consensus meeting. RESULTS: A total of 279 clinicians from 29 different countries, with a mean of 19 (±SD: 12) years in practice participated. The six top items were "leg or buttock pain while walking," "flex forward to relieve symptoms," "feel relief when using a shopping cart or bicycle," "motor or sensory disturbance while walking," "normal and symmetric foot pulses," "lower extremity weakness," and "low back pain." Significant change in certainty ceased after six questions at 80% (P < .05). CONCLUSION: This is the first study to reach an international consensus on the clinical diagnosis of LSS, and suggests that within six questions clinicians are 80% certain of diagnosis. We propose a consensus-based set of "seven history items" that can act as a pragmatic criterion for defining LSS in both clinical and research settings, which in the long term may lead to more cost-effective treatment, improved health care utilization, and enhanced patient outcomes. LEVEL OF EVIDENCE: 2.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations134
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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