Research Practices and Needs Among Spine Surgeons Worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Objective Resource allocation to research activities is challenging and there is limited evidence to justify decisions. Members of AO Spine were surveyed to understand the research practices and needs of spine surgeons worldwide. Methods An 84-item survey was distributed to the AO Spine community in September of 2020. Respondent demographics and insights regarding research registries, training and education, mentorship, grants and financial support, and future directions were collected. Responses were anonymous and compared among regions. Results A total of 333 spine surgeons representing all geographic regions responded; 52.3% were affiliated with an academic/university hospital, 91.0% conducted clinical research, and 60.9% had 5+ years of research experience. There was heterogeneity among research practices and needs across regions. North American respondents had more research experience ( P = .023), began conducting research early on ( P < .001), had an undergraduate science degree ( P < .001), and were more likely to have access to a research coordinator or support staff ( P = .042) compared to other regions. While all regions expressed having the same challenges in conducting research, Latin America, and Middle East/Northern Africa respondents were less encouraged to do research ( P < .001). Despite regional differences, there was global support for research registries and research training and education. Conclusion To advance spine care worldwide, spine societies should establish guidelines, conduct studies on pain management, and support predictive analytic modeling. Tailoring local/regional programs according to regional needs is advised. These results can assist spine societies in developing long-term research strategies and provide justified rationale to governments and funding agencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».