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Enregistrement W3029288695 · doi:10.1097/prs.0000000000007057

Development of a Patient-Based Goniometric System for the Assessment of Contracture Conditions in Dupuytren’s Disease

2020· article· en· W3029288695 sur OpenAlexaff
Magnus Baringer, Lukas Prantl, Charles Eaton, Bert Reichert

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDupuytren's Contracture and Treatments
Établissements canadiensHand and Upper Limb Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoniometerMedicinePhysical therapyDupuytren's contractureContracturePhysical medicine and rehabilitationSurgeryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Treatment outcomes of Dupuytren's disease depend largely on degree of contracture and biological severity. Longitudinal assessment of each is crucial for effective care and long-term outcome assessment. Ideally, each Dupuytren's patient should have ongoing interval evaluations. Because of the large number of Dupuytren's patients, it would be impractical and costly for health care professionals to examine every patient in person on a regular basis. Patient-based evaluations might provide a useful and cost-effective alternative to office-based examination. METHODS: Finger goniometry is the standard metric for office-based evaluation of Dupuytren's disease. This study's goal was to develop a new patient-reported goniometric system. The authors developed a completely Web-based goniometric software for patients to use without supervision and without undue effort or cost. They then evaluated the validity and precision of the core measurement system and the reliability of its patient-based application. RESULTS: With a correlation of 0.992 (p < 0.01), a mean deviation of -0.25 degree, and a standard deviation of 2.74 degrees in patient-based application, the authors found their goniometric software to be comparable to practitioner-based, conventional goniometry. The authors believe patient-based goniometry to be a sufficiently accurate, valid, and reliable approach for longitudinal clinical assessment of Dupuytren's disease. CONCLUSIONS: Patient-based goniometric approaches have great potential for inexpensive, accurate, and accessible longitudinal assessment of the large population of Dupuytren's patients. Such approaches could help to substantially improve overall care of Dupuytren's disease through early diagnosis and timely treatment. In addition, being able to collect reliable patient data on a regular basis and on a larger scale could help improve understanding of the natural history of Dupuytren's disease. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Diagnostic, I.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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