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Enregistrement W2587894565 · doi:10.1080/00913847.2017.1292108

How are we measuring clinically important outcome for operative treatments in sports medicine?

2017· review· en· W2587894565 sur OpenAlexaboutno aff
Benedict U. Nwachukwu, R. Scott Runyon, Cynthia A. Kahlenberg, Elizabeth B. Gausden, William W. Schairer, Answorth A. Allen

Notice bibliographique

RevueThe Physician and Sportsmedicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal clinically important differenceMedicinePhysical therapySports medicineMEDLINEPsychological interventionEvidence-based medicineClinical trialRandomized controlled trialAlternative medicineSurgeryInternal medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Minimal clinically important difference (MCID) and other measures of minimum clinical importance are increasingly recognized as important clinical considerations for evaluating the efficacy of an intervention. As our interpretation of clinical outcome evolves beyond statistical significance, psychometric properties such as MCID will be increasingly important to various stakeholders in the orthopaedic community. The purpose of this study was to: 1) describe the state of clinically important outcome reporting and 2) describe the methods used to derive these psychometric values for sports medicine patients undergoing operative treatments. METHODS: A review of the MEDLINE database was performed. Studies primarily deriving and reporting clinically important outcome measures for operative interventions in sports medicine were included. Demographic, methodological and psychometric properties of included studies were extracted. Level of Evidence and the Newcastle Ottawa Scale (NOS) were used to assess study quality. Statistical analysis was primarily descriptive. RESULTS: Fifteen studies met inclusion criteria; 10 of the 15 studies were Level II evidence and mean NOS score was 5.3/9. Minimal detectable change (MDC) was the most commonly derived measure of clinical importance, calculated in 53.3% of studies, followed by MCID, calculated in 40.0% of studies. A combination of distribution and anchor-based methods was the most commonly used method to determine clinical importance (N = 7, 46.7%) followed by distribution only (N = 5, 33.3%). Predictors of clinically important change were reported in four studies and were most commonly related to pre-operative functional score. CONCLUSIONS: MDC and the MCID are the most commonly reported measures of clinically important outcome after operative treatment in sports medicine. A combination of both distribution and anchor-based methods is commonly used to derive these values. More attention should be paid to reporting outcomes that are clinically important and developing guidelines for reporting clinical meaningful outcome.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,207
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,535
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2070,535
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,235 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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