Development of a DDH Care Pathway for India: A Study Methodology to Guide Similar Efforts in Other Countries and for Other Conditions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In India and other Global South countries, developmental dysplasia of the hip (DDH) is often diagnosed after walking age, leading to more invasive surgeries and long-term disability. DDH care pathways aim to enhance early detection and must be tailored to meet a country's needs and diverse practice settings. We describe a multi-phase methodology for context-specific DDH care pathway development, demonstrating its use in India. METHODS: In Phase I, Orthopaedic surgeons, Pediatricians/Neonatologists, and Radiologists in India were surveyed regarding DDH screening. Seven relevant Indian organizations partnered together and assembled a multidisciplinary working group, which then met fortnightly to establish an evidence base and prepare for the subsequent consensus-building phase. During Phase II, panelists participated in a modified Delphi process to reach consensus on a list of DDH screening statements. Phase III applied the statements to develop the care pathway. RESULTS: The Delphi process concluded after a preliminary survey and two Delphi rounds, reaching consensus on 47 statements, which were condensed into 35. The developed care pathway for India features periodic clinical hip examinations integrated with the country's immunization schedule and selective imaging screening, providing flexibility in the timing and modality of imaging. DISCUSSION/CONCLUSION: In Global South countries, there is a need for DDH care pathways specific to local contexts. Successful care pathway development requires accounting for cultural differences in healthcare and strategies to facilitate engagement and to address country-specific barriers. This methodology was feasible in India and can be applied to other conditions and/or countries wishing to establish care pathways. LEVEL OF EVIDENCE: Level III.
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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) | 0,001 | 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 ».