Feasibility and Data Quality of the National Spinal Cord Injury Registry of Iran (NSCIR-IR): A Pilot Study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spinal cord injury (SCI) is one of the most disabling consequences of trauma with unparalleled economic, social, and personal burden. Any attempt aimed at improving quality of care should be based on comprehensive and reliable data. This pilot investigation studied the feasibility of implementing the National Spinal Cord and Column Injury Registry of Iran (NSCIR-IR) and scrutinized the quality of the registered data. METHODS: From October 2015 to May 2016, over an 8-month period, 65 eligible trauma patients who were admitted to hospitals in three academic centers in mainland Iran were included in this pilot study. Certified registered nurses and neurosurgeons were in charge of data collection, quality verification, and registration. RESULTS: Sixty-five patients with vertebral column fracture dislocations were registered in the study, of whom 14 (21.5%) patients had evidence of SCI. Mechanisms of injury included mechanical falls in 30 patients (46.2%) and motor vehicle accidents in 29 (44.6%). The case identification rate i.e. clinical and radiographic confirmation of spine and SCI, ranged from 10.0% to 88.9% in different registry centers. The completion rate of all data items was 100%, except for five data elements in patients who could not provide clinical information because of their medical status. Consistency i.e. identification of the same elements by all the registrars, was 100% and accuracy of identification of the same pathology ranged from 66.6% to 100%. CONCLUSIONS: Our pilot study showed both the feasibility and acceptable data quality of the NSCIR-IR. However, effective and successful implementation of NSCIR-IR data use requires some modifications such as presence of a dedicated registrar in each center, verification of data by a neurosurgeon, and continuous assessment of patients' neurological status and complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,100 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».