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Enregistrement W2489493357 · doi:10.1371/journal.pone.0157263

Reported Outcome Measures in Degenerative Cervical Myelopathy: A Systematic Review

2016· review· en· W2489493357 sur OpenAlexaff
Benjamin M. Davies, Maire McHugh, Ali Elgheriani, Angelos G. Kolias, Lindsay Tetreault, Peter J. Hutchinson, Michael G. Fehlings, Mark Kotter

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineMEDLINEMyelopathySystematic reviewReporting biasPhysical therapyIntensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Degenerative cervical myelopathy [DCM] is a disabling and increasingly prevalent group of diseases. Heterogeneous reporting of trial outcomes limits effective inter-study comparison and optimisation of treatment. This is recognised in many fields of healthcare research. The present study aims to assess the heterogeneity of outcome reporting in DCM as the premise for the development of a standardised reporting set. METHODS: A systematic review of MEDLINE and EMBASE databases, registered with PROSPERO (CRD42015025497) was conducted in accordance with PRISMA guidelines. Full text articles in English, with >50 patients (prospective) or >200 patients (retrospective), reporting outcomes of DCM were eligible. RESULTS: 108 studies, assessing 23,876 patients, conducted world-wide, were identified. Reported outcome themes included function (reported by 97, 90% of studies), complications (reported by 56, 52% of studies), quality of life (reported by 31, 29% of studies), pain (reported by 29, 27% of studies) and imaging (reported by 59, 55% of studies). Only 7 (6%) studies considered all of domains in a single publication. All domains showed variability in reporting. CONCLUSIONS: Significant heterogeneity exists in the reporting of outcomes in DCM. The development of a consensus minimum dataset will facilitate future research synthesis.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,129 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations87
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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