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Enregistrement W3087668608 · doi:10.1002/acr.24419

Limiting the Risk of Osteoarthritis After Anterior Cruciate Ligament Injury: Are Health Care Providers Missing the Opportunity to Intervene?

2020· article· en· W3087668608 sur OpenAlexaffabout
Aileen M. Davis, Jas Chahal, Rosalind Wong, K. Steinhart, Tim Dwyer, Linda Li, Paul Marks, L. Cruz, Nathan Urquhart, Janie L. Astephen Wilson, David Cudmore, Laura Nimmon, Darrell Ogilvie‐Harris

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityDartmouth General HospitalUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversityWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cruciate ligamentOrthopedic surgerySports medicineACL injuryPhysical therapyOsteoarthritisAthletesHealth careMusculoskeletal injuryFamily medicineDemographicsLimitingAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To understand what sports orthopedic surgeons (OS), primary care physicians (PCPs) with sports medicine training, and physical therapists (PTs) managing nonelite athletes with anterior cruciate ligament (ACL) injury tell their patients about their osteoarthritis (OA) risk. METHODS: An electronic survey was distributed by the Canadian Academy of Sport and Exercise Medicine (PCPs, OS), the Sports and Orthopedic Divisions of the Canadian Physiotherapy Association (PTs), and to OS identified through the Royal College of Physicians and Surgeons and the Canadian Orthopaedic Association. The survey included 4 sections: demographics, factors discussed, timing of discussions, and discussion of risk factors and their management. Proportions or means with 95% confidence intervals were calculated. RESULTS: A total of 501 health care professionals (HCPs) responded (98 PCPs, 263 PTs, and 140 OS). Of those responding, 70-77% of physicians reported always discussing OA risk, but only 35% of PTs did. All HCPs reported that patient activities perceived as detrimental to knee health, ACL reinjury, and simultaneous injury to other structures in the knee were most often the reason for discussing OA risk. OA risk was discussed at initial management post-injury (65-94%), with few discussing risk subsequently. Eighty percent of physicians and 99% of PTs indicated that PTs were suited to provide OA risk and management information. CONCLUSION: HCPs routinely managing people with ACL injury do not consistently discuss OA risk post-injury with them. Educational strategies for HCPs are urgently needed to develop care pathways inclusive of support for OA risk management following ACL injury.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,322 · 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'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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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