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Enregistrement W3003549067 · doi:10.1177/1753193420903624

A systematic review identifying outcomes and outcome measures in Dupuytren’s disease research

2020· review· en· W3003549067 sur OpenAlexaff
Marta Karpinski, Syena Moltaji, Charmaine Baxter, Jessica Murphy, Jo‐Anne Petropoulos, Achilleas Thoma

Notice bibliographique

RevueJournal of Hand Surgery (European Volume) · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDupuytren's Contracture and Treatments
Établissements canadiensImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLMEDLINEPhysical therapyOutcome (game theory)FasciotomyClinical trialSystematic reviewRandomized controlled trialDiseaseCohort studyIntensive care medicineSurgeryPsychological interventionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review summarizes the outcome reporting standards in Dupuytren's disease treatment research. A search of Ovid Medline, Ovid Embase, and CINAHL was conducted. Randomized controlled trials, cohort studies, and case series published between 1997 and 2017, investigating treatment of Dupuytren's disease with fasciectomy, fasciotomy, or collagenase, were eligible for inclusion. Range of motion was the most commonly reported outcome, appearing in 77% of included studies. Outcomes, such as range of motion, recurrence, and clinical success, were frequently defined, however many different definitions were used. We identified 37 unique measurement methods for range of motion, 28 for recurrence, and 25 for clinical success. Most outcomes were assessed at multiple time points, and only a few studies reported results according to established clinical significance thresholds. Development of a core outcome set will help standardize outcome reporting, and ensure future research in this field is relevant, interpretable, and amenable to systematic review and/or meta-analysis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,010
Bibliométrie0,0200,021
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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