Global Consensus From Clinicians Regarding Low Back Pain Outcome Indicators for Older Adults: Pairwise Wiki Survey Using Crowdsourcing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is one of the most debilitating conditions among older adults. Unfortunately, existing LBP outcome questionnaires are not adapted for specific circumstances related to old age, which may make these measures less than ideal for evaluating LBP in older adults. OBJECTIVE: To explore the necessity of developing age-specific outcome measures, crowdsourcing was conducted to solicit opinions from clinicians globally. METHODS: Clinicians around the world voted and/or prioritized various LBP outcome indicators for older adults on a pairwise wiki survey website. Seven seed outcome indicators were posted for voting while respondents were encouraged to suggest new indicators for others to vote/prioritize. The website was promoted on the social media of various health care professional organizations. An established algorithm calculated the mean scores of all ideas. A score >50 points means that the idea has >50% probability of beating another randomly presented indicator. RESULTS: Within 42 days, 128 respondents from 6 continents cast 2466 votes and proposed 14 ideas. Indicators pertinent to improvements of physical functioning and age-related social functioning scored >50 while self-perceived reduction of LBP scored 32. CONCLUSIONS: This is the first crowdsourcing study to address LBP outcome indicators for older adults. The study noted that age-specific outcome indicators should be integrated into future LBP outcome measures for older adults. Future research should solicit opinions from older patients with LBP to develop age-specific back pain outcome measures that suit clinicians and patients alike.
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 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 | 0,021 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».