Disability Weights for Pediatric Surgical Procedures: A Systematic Review and Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metrics to measure the burden of surgical conditions, such as disability weights (DWs), are poorly defined, particularly for pediatric conditions. To summarize the literature on DWs of children's surgical conditions, we performed a systematic review of disability weights of pediatric surgical conditions in low- and middle-income countries (LMICs). METHOD: For this systematic review, we searched MEDLINE for pediatric surgery cost-effectiveness studies in LMICs, published between January 1, 1996, and April 1, 2017. We also included DWs found in the Global Burden of Disease studies, bibliographies of studies identified in PubMed, or through expert opinion of authors (ES and HR). RESULTS: Out of 1427 publications, 199 were selected for full-text analysis, and 30 met all eligibility criteria. We identified 194 discrete DWs published for 66 different pediatric surgical conditions. The DWs were primarily derived from the Global Burden of Disease studies (72%). Of the 194 conditions with reported DWs, only 12 reflected pre-surgical severity, and 12 included postsurgical severity. The methodological quality of included studies and DWs for specific conditions varied greatly. INTERPRETATION: It is essential to accurately measure the burden, cost-effectiveness, and impact of pediatric surgical disease in order to make informed policy decisions. Our results indicate that the existing DWs are inadequate to accurately quantify the burden of pediatric surgical conditions. A wider set of DWs for pediatric surgical conditions needs to be developed, taking into account factors specific to the range and severity of surgical conditions.
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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 | 0,019 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».