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Enregistrement W2948651621 · doi:10.1136/bmjopen-2017-021289

Psychosocial and quality of life impact of scars in the surgical, traumatic and burn populations: a scoping review protocol

2019· review· en· W2948651621 sur OpenAlexafffund
Natalia Ziolkowski, Simon Kitto, Dahn Jeong, Jennifer Zuccaro, Thomasin Adams-Webber, Anna Miroshnychenko, Joel Fish

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of OttawaMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPsychosocialMedicineGrey literatureProtocol (science)Quality of life (healthcare)Health careMEDLINESystematic reviewNursingPsychiatryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite the fact that millions of scars affect individuals annually, little is known about their psychosocial impact and overall quality of life (QOL) on individuals. Scars from multiple aetiologies may cause psychiatric and emotional disturbances, can limit physical functioning and increase costs to the healthcare system. The purpose of this protocol is to describe the methodological considerations that will guide the completion of a scoping review that will summarise the extent, range and nature of psychosocial health outcomes and QOL of scars of all aetiologies. METHODS AND ANALYSIS: A modified Arksey and O'Malley (2005) framework will be completed, namely having ongoing consultation between experts from the beginning of the process, then (1) identifying the research question/s, (2) identifying the relevant studies from electronic databases and grey literature, with (3) study selection and (4) charting of data by two independent coders, and (5) collating, summarising and reporting data. Experts will include a health information specialist (TAW), scar expert (JSF), scoping review consultant (SCK), as well as at least two independent coders (NZ, AM). ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval will not be sought for this scoping review. We plan to disseminate this research through publications, presentations and meetings with relevant stakeholders.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,674
Tête enseignante GPT0,691
Écart entre enseignants0,018 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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