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Enregistrement W3171161627 · doi:10.1038/s41393-021-00646-0

A taxonomy for consistent handling of conditions not related to the spinal cord injury (SCI) in the International Standards for Neurological Classification of SCI (ISNCSCI)

2021· article· en· W3171161627 sur OpenAlexafffund
Rüdiger Rupp, Christian Schuld, Fin Biering‐Sørensen, Kristen Walden, Gianna M. Rodriguez, Steven Kirshblum, Randal R. Betz, Stephen P. Burns, William H. Donovan, Daniel Graves, James D. Guest, Linda Jones, Andrei V. Krassioukov, M.J. Mulcahey, Mary Schmidt Read, Keith E. Tansey

Notice bibliographique

RevueSpinal Cord · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaInternational Collaboration On Repair DiscoveriesVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal HealthGF Strong Rehabilitation CentrePraxis Spinal Cord Institute
Organismes subventionnairesLeonard M. Miller School of MedicineInternational Collaboration on Repair DiscoveriesVancouver Coastal Health Research InstituteStrongThomas Jefferson UniversityUniversity of WashingtonUniversity of Miami
Mots-clésMedicineSpinal cord injurySpinal cordPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Committee consensus process including additional structured feedback from spinal cord injury (SCI) experts attending a focus group workshop. OBJECTIVES: To define a taxonomy for standardized documentation of non-SCI-related conditions in the International Standards for Neurological Classification of SCI (ISNCSCI). SETTING: Americal Spinal Injury Association (ASIA) International Standards Committee with 16 international ISNCSCI experts. METHODS: With the new taxonomy, not-normal sensory or motor scores should be tagged with an asterisk ("*"), if they are impacted by a non-SCI condition such as burns, casts, joint contractures, peripheral nerve injuries, amputations, pain, or generalized weakness. The non-SCI condition and instructions on how to handle the "*"-tagged scores during classification should be detailed in the comments box. While sum scores are always calculated based on examined scores, classification variables such as the neurological level of injury (NLI) or the ASIA Impairment Scale (AIS) grades are tagged with an "*", when they have been determined on the basis of clinical assumptions. RESULTS: With the extended "*"-tag concept, sensory and motor examination results impacted by non-SCI conditions above, at, or below the NLI can be consistently documented, scored, and classified. Feedback from workshop participants confirms agreement on its clinical relevance, logic and soundness, easiness of understanding, communicability, and applicability in daily work. CONCLUSIONS: After multiple internal revisions, a taxonomy for structured documentation of conditions superimposed on the impairments caused by the SCI together with guidelines for consistent scoring and classification was released with the 2019 ISNCSCI revision. This taxonomy is intended to increase the accuracy of ISNCSCI classifications.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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