Identifying priorities and developing strategies for building capacity in amputation research in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compared to other patient population groups, the field of amputation research in Canada lacks cohesion largely due to limited funding sources, lack of connection among research scientists, and loose ties among geographically dispersed healthcare centres, research institutes and advocacy groups. As a result, advances in clinical care are hampered and ultimately negatively influence outcomes of persons living with limb loss. OBJECTIVE: To stimulate a national strategy on advancing amputation research in Canada, a consensus-workshop was organized with an expert panel of stakeholders to identify key research priorities and potential strategies to build researcher and funding capacity in the field. METHODS: = 31 respondents) followed by an in-person consensus-workshop meeting that hosted 38 stakeholders (researchers, physiatrists, surgeons, prosthetists, occupational and physical therapists, community advocates, and people with limb loss). RESULTS: The top three identified research priorities were: (1) developing a national dataset; (2) obtaining health economic data to illustrate the burden of amputation to the healthcare system and to patients; and (3) improving strategies related to outcome measurement in patients with limb loss (e.g. identifying, validating, and/or developing outcome measures). Strategies for moving these priorities into action were also developed. CONCLUSIONS: The consensus-workshop provided an initial roadmap for limb loss research in Canada, and the event served as an important catalyst for stakeholders to initiate collaborations for moving identified priorities into action. Given the increasing number of people undergoing an amputation, there needs to be a stronger Canadian collaborative approach to generate the necessary research to enhance evidence-based clinical care and policy decision-making.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONLimb loss is a growing concern across North America, with lower-extremity amputations occurring due to complications arising from diabetes being a major cause.To advance knowledge about limb loss and to improve clinical care for this population, stronger connections are needed across the continuum of care (acute, rehabilitation, community) and across sectors (clinical, advocacy, industry and research).There are new surgical techniques, technologies, and rehabilitation approaches being explored to improve the health, mobility and community participation of people with limb loss, but further research evidence is needed to demonstrate efficacy and to better integrate them into standard clinical care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».