Evidence‐based guidelines for intra‐articular injection in knee osteoarthritis: Formulating and evaluating research questions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To formulate and evaluate clinical questions about intra-articular injection for knee osteoarthritis in developing clinical practice guidelines and to introduce a new methodology for framing relevant questions. METHODS: We framed the clinical questions and evaluated the importance of these questions according to the following four steps: (a) first round questionnaire survey intended to get the clinical questions from doctors; (b) evaluating importance of questions via second round questionnaire survey intended to summarize and rank the clinical questions; (c) consensus conference was conducted by clinical and methodological experts; and (d) confirm the important clinical questions according to PICO (Patients, Intervention, Comparison and Outcomes) principles. RESULTS: After the first round questionnaire survey, the number of clinical questions was 26. Thirteen of these 26 questions were regarded as important questions by the second questionnaire survey. Ultimately, the 13 important clinical questions were determined in a consensus conference. All included questions were deconstructed by clinical experts and methodologists based on the PICO principles. CONCLUSION: The present study describes an approach about the selection of clinical questions and importance evaluation. Relevant important clinical questions about intra-articular injection for knee osteoarthritis are determined according to the methodology. It could help other guideline developers to utilize this method to frame clinical questions.
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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 | 0,450 | 0,633 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».