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Enregistrement W2810074766 · doi:10.1017/cjn.2018.238

P.136 Quantifying potential sources of delay in surgical management of cervical spondylotic myelopathy

2018· article· en· W2810074766 sur OpenAlexaffvenueabout
Vivian Chan, Andrew Nataraj

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)SurgeryMyelopathyMultivariate analysisDecompressionInternal medicineSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cervical spondylotic myelopathy is a degenerative condition with a variable clinical course. We aim to quantify the sources of potential delay in management and understand how the timing of these events may affect quality of life measures. Methods: The Canadian Spine Outcomes Research Network Registry was used to identify patients older than 18 years of age and have received cervical decompression surgery from January 1, 2013 to March 1, 2016. The primary outcome was the Short Form-12 Physical Component Score at 12-month follow-up. Four time groups were identified: 1) duration of symptoms, 2) time awaiting surgical consult, 3) time spent monitoring symptoms, and 4) time awaiting surgery. -Multivariate regression was used for analysis. Results: A total of 208 patients were identified. The mean age was 59.5 years. 61.53% of patients had symptoms for >12 months at initial consult. Mean time awaiting surgical consult, monitoring symptoms, and awaiting surgery was 77.2, 60.9, and 46.9 days, respectively. Time awaiting surgery (β=-0.032, p=0.04) was a significant factor for change in Physical Component Score. Conclusions: We found time awaiting surgery to be a significant factor on PSC score at 12-month follow-up. Increased time awaiting surgery may result in negative impacts on quality of life outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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