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Enregistrement W2909859417 · doi:10.5435/jaaosglobal-d-18-00056

The Effect of Level I Evidence on Surgical Decision Making in the United States Versus Canada

2018· article· en· W2909859417 sur OpenAlexaffabout
Andrew Jawa, Jason L. Pittman, Michael P. Carducci, Scott Koenig, Mohit Bhandari, Paul Tornetta

Notice bibliographique

RevueJAAOS Global Research and Reviews · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder and Clavicle Injuries
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In this study, we examined the difference that randomized trials favoring either surgery or nonsurgical treatment had on the surgical indications of American versus Canadian surgeons. METHODS: One randomized trial favoring surgical management of clavicle fractures and another one favoring nonsurgical management of Achilles tendon ruptures were used. American and Canadian orthopaedic surgeons were surveyed regarding their surgical indications for these injuries. RESULTS: More than 2000 US and 200 Canadian responses were received. For clavicles, 57% of US respondents indicated that the trial changed their practice, with 64% operating on more fractures, compared with Canadians at 78% and 68%, respectively. For Achilles, 37% of US respondents indicated that the trial changed their practice, with 29% operating on fewer ruptures, compared with Canadians at 72% and 67%, respectively. CONCLUSION: American surgeons seem more willing to alter their practice to "evidence-based" indications for a trial that favors surgery rather than one that does not.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,213
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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