ICON PART-T 2019–International Scientific Tendinopathy Symposium Consensus: recommended standards for reporting participant characteristics in tendinopathy research (PART-T)
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to establish consensus for reporting recommendations relating to participant characteristics in tendon research. A scoping literature review of tendinopathy studies (Achilles, patellar, hamstring, gluteal and elbow) was followed by an online survey and face-to-face consensus meeting with expert healthcare professionals (HCPs) at the International Scientific Tendon Symposium, Groningen 2018. We reviewed 263 papers to form statements for consensus and invited 30 HCPs from different disciplines and geographical locations; 28 completed the survey and 15 attended the meeting. There was consensus that the following data should be reported for cases and controls: sex, age, standing height, body mass, history of tendinopathy, whether imaging was used to confirm pathology, loading tests, pain location, symptom duration and severity, level of disability, comorbidities, physical activity level, recruitment source and strategies, and medication use history. Standardised reporting of participant characteristics aims to benefit patients and clinicians by guiding researchers in the conduct of their studies. We provide free resources to facilitate researchers adopting our recommendations.
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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 | 0,525 | 0,657 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,029 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».