REVIEW OF PROSTHETICS & ORTHOTICS NEEDS FOR 21ST CENTURY – VISION FOR 2025
Notice bibliographique
Résumé
What would we do, if only we had the power to go back?! The best way to consider this is to align and join all the known dots. To think of Prosthetics and Orthotics (P&O) as a system holistically centred around care of the user, identifying all their needs continuously, in their environment and in their lifestyle. This could produce a new value proposition for all multi-disciplinary team members by generating patient-centred therapeutic benefits and clinical outcomes that align all stakeholders in P&O towards using a common narrative, which makes decisions based on data. In this case, data is the outcome, using Standards and Instruments which are validated (e.g. www.amprom.uk) to quantify questions such as: “Have we reduce risk of falls?”, “Have we reduced risk of tissue injury?”, “Have we reduced risk of low back pain?”, “Have we reduced long term risk of osteoarthritis?”, etc. If we have, we are assured this will benefit the comfort and confidence for the user. We can have confidence in rehabilitation measured by improved stability and increased activity, and other measures which enable the accurate classification of products and services to match users. A prescription index, based on Outcomes, could, for example, be calculated by a formula which accounts for the percentage reduction in falls probability, a patient satisfaction score, a mobility score and a quality-of-life score, allowing practitioners to base their choices of treatment pathways and component selection. This paper provides both the context for and contributing factors that make the proposing of such an objective Prescription Index an interesting thing to consider when discussing Health Economics in P&O. Article PDF Link: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/cpoj/article/view/37113/28348 How To Cite: Zahedi S. Review of prosthetics & orthotics needs for 21st Century – Vision for 2025. Canadian Prosthetics & Orthotics Journal. 2021; Volume 4, Issue 2, No.20. https://doi.org/10.33137/cpoj.v4i2.37113 Corresponding Author: Professor Sir Saeed Zahedi,Blatchford Group, Unit D Antura, Bond Close, Basingstoke, RG24 8PZ, United Kingdom.E-Mail: saeed.zahedi@blatchford.co.ukORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-6959-632X
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».